Python 3.x 使用某些数组从屏蔽数据中获取数据

如何使用某些数组从屏蔽数据中获取数据，例如，我有如下数据：

x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])

x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])
x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])
area = (20*np.random.rand(100))**2
r = np.sqrt(x*x+y*y)
rb = np.sqrt(x1*x1+y1*y1)
area1 = np.ma.masked_where(r<rb,area)
area2 = np.ma.masked_where(r>=rb,area)

对于这样的帧，我有两个数组：

x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])

x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])
x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])
area = (20*np.random.rand(100))**2
r = np.sqrt(x*x+y*y)
rb = np.sqrt(x1*x1+y1*y1)
area1 = np.ma.masked_where(r<rb,area)
area2 = np.ma.masked_where(r>=rb,area)

我想从之前创建的两个数组区域中获取一个文件

顺便说一句，我的完整脚本如下所示：

x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])

x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(90,120,[100,1])
y = np.random.normal(-11,21,[100,1])
x1 = np.array([50,0,150,200,50])
y1 = np.array([10,-50,-60,0,10])
area = (20*np.random.rand(100))**2
r = np.sqrt(x*x+y*y)
rb = np.sqrt(x1*x1+y1*y1)
area1 = np.ma.masked_where(r<rb,area)
area2 = np.ma.masked_where(r>=rb,area)

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=np.随机.正态（90120[100,1]）
y=np.随机.正态（-11,21，[100,1]）
x1=np.数组（[50,0150200,50]）
y1=np.数组（[10，-50，-60,0,10]）
面积=（20*np.rand.rand（100））**2
r=np.sqrt（x*x+y*y）
rb=np.sqrt（x1*x1+y1*y1）
区域1=np.ma.屏蔽，其中（r=rb，区域）

签出

matplotlib.path.path.contains\u points

。这正是你想要的

下面是一个使用您对x、y、x1和y1的定义的示例（您可以随意调整）：

---

您的问题可能重复，并提供了一些可能的解决方案，包括在实际问题中使用matplotlib的解决方案。@planetmaker，我仅将matplotlib用于数据可视化。我想要的目标是如何从要帧的数组中获取数据