Numpy 逆掩码解析

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什么是Numpy

Numpy是Python中重要的科学计算包，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的各种函数。它是Python科学计算的核心工具之一。很多科学计算和数据分析工具，比如pandas、scikit-learn等都是基于Numpy的。

Numpy中的掩码

在Numpy中，掩码是一种用于处理数组的布尔值数组。它可以用于过滤数组中的元素，或对特定元素进行操作。下面给出一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])

print(a[mask])

运行以上代码会输出：[1 3]。其中，掩码mask为[True, False, True, False, False]，表示数组a中的第1个元素和第3个元素会被选出来。

在Numpy中，掩码也可以用于数组中的赋值操作。例如，可以将掩码为True的元素设为0：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])

a[mask] = 0

print(a)

运行以上代码会输出：[0 2 0 4 5]。其中，掩码mask为[True, False, True, False, False]，表示数组a中的第1个元素和第3个元素会被设为0。

Numpy逆掩码

在Numpy中，可以使用掩码的逆操作，将掩码为False的元素设为特定的值。下面给出一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])

inverse_mask = np.logical_not(mask)

a[inverse_mask] = 0

print(a)

运行以上代码会输出：[1 0 3 0 0]。其中，掩码逆操作inverse_mask为[False, True, False, True, True]，表示数组a中的第2、4、5个元素会被设为0。

Numpy逆掩码与掩码的关系

在Numpy中，掩码和逆掩码是可以互相转换的。可以使用Numpy提供的函数logical_not()将掩码转换为逆掩码，也可以使用~符号表示逆掩码。下面给出一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])

inverse_mask1 = np.logical_not(mask)
inverse_mask2 = ~mask

print(inverse_mask1)
print(inverse_mask2)

运行以上代码会输出两个逆掩码：[False True False True True] 和 [False True False True True]。两个逆掩码的值完全相同。

Numpy逆掩码的应用

Numpy逆掩码可以用于在数组中选择没有被掩码覆盖的部分。例如，可以使用逆掩码来对数组进行累加：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, False])

inverse_mask = np.logical_not(mask)

a[inverse_mask] = a[inverse_mask] + 1

print(a)

运行以上代码会输出：[2 2 4 4 5]。其中，逆掩码inverse_mask为[False, True, False, True, True]，表示数组a中的第2、4、5个元素会被加1。