numpy.ma.masked_where

numpy.ma.masked_where(condition, a, copy=True) [source]

Маскирование массива, где выполняется условие.

Возвращает a как массив, замаскированный там, где condition принимает значение True. Любые замаскированные значения в a или condition также маскируются в результате.

Параметры:	condition : array_like Условие маскирования. При проверке значений с плавающей запятой на равенство используйте masked_values. a : array_like Массив для маскирования. copy : bool Если True (по умолчанию), создаётся копия a в результате. Если False, a изменяется на месте, и возвращается представление.
Возвращаемое значение:	result : MaskedArray Результат маскирования a там, где condition принимает значение True.

См. также

masked_values

Маскирование с использованием равенства с плавающей запятой.

masked_equal

Маскирование значений, равных заданному.

masked_not_equal

Маскирование значений, не равных заданному.

masked_less_equal

Маскирование значений, меньше или равных заданному.

masked_greater_equal

Маскирование значений, больше или равных заданному.

masked_less

Маскирование значений, меньших заданного.

masked_greater

Маскирование значений, больших заданного.

masked_inside

Маскирование значений внутри заданного интервала.

masked_outside

Маскирование значений вне заданного интервала.

masked_invalid

Маскирование недопустимых значений (NaN или inf).

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> a = np.arange(4)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> ma.masked_where(a <= 2, a)
masked_array(data = [-- -- -- 3],
      mask = [ True  True  True False],
      fill_value=999999)

Маскирование массива b в зависимости от условия a.

>>> b = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> ma.masked_where(a == 2, b)
masked_array(data = [a b -- d],
      mask = [False False  True False],
      fill_value=N/A)

Влияние аргумента copy.

>>> c = ma.masked_where(a <= 2, a)
>>> c
masked_array(data = [-- -- -- 3],
      mask = [ True  True  True False],
      fill_value=999999)
>>> c[0] = 99
>>> c
masked_array(data = [99 -- -- 3],
      mask = [False  True  True False],
      fill_value=999999)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = ma.masked_where(a <= 2, a, copy=False)
>>> c[0] = 99
>>> c
masked_array(data = [99 -- -- 3],
      mask = [False  True  True False],
      fill_value=999999)
>>> a
array([99,  1,  2,  3])

Когда condition или a содержат замаскированные значения.

>>> a = np.arange(4)
>>> a = ma.masked_where(a == 2, a)
>>> a
masked_array(data = [0 1 -- 3],
      mask = [False False  True False],
      fill_value=999999)
>>> b = np.arange(4)
>>> b = ma.masked_where(b == 0, b)
>>> b
masked_array(data = [-- 1 2 3],
      mask = [ True False False False],
      fill_value=999999)
>>> ma.masked_where(a == 3, b)
masked_array(data = [-- 1 -- --],
      mask = [ True False  True  True],
      fill_value=999999)