为什么numpy中两个屏蔽向量的点积返回一个形状奇怪的数组？

我有以下代码：

result = np.ma.dot( array1, masked_array2 )

这就产生了这样的结果：

masked_array(data = 24.681441709536468,
         mask = False,
         fill_value = 1e+20)

结果.data.shape给出：

()

我可以通过将其转换为浮点数来访问该值，如

float(result.data)

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这是访问数据的正确方法吗？

结果是0D张量

通常，numpy会将0D张量转换为本机类型

type(np.dot([1,2], [3,4])) # gives 'int'

但是，当结果是掩码数组时，由于掩码的存在，无法直接将其转换为本机类型而不丢失信息。因此，得到一个“形状奇怪”的0D张量

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是的，您可以通过将其转换为float来访问它。

结果是0D张量

通常，numpy会将0D张量转换为本机类型

type(np.dot([1,2], [3,4])) # gives 'int'

但是，当结果是掩码数组时，由于掩码的存在，无法直接将其转换为本机类型而不丢失信息。因此，得到一个“形状奇怪”的0D张量

是的，您可以通过将其转换为float来访问它