Python 将.npy掩码数组保存到带有NAN的.npy数组，其中掩码==True

有没有办法将遮罩的3D numpy阵列转换为使用NAN代替遮罩的numpy阵列？这样，我可以使用

np.save

轻松地写出numpy数组。另一种方法是找到一种方法，用一些清晰的指示符写出被屏蔽元素的屏蔽数组。我试过：

a = np.ma.zeros((500, 500))
a.dump('test')

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但是我需要文件的格式，以便可以读入R。谢谢。

您可以将掩码乘以数据，以便所有掩码元素都等于零，例如：

a=np.random.rand(500,500)
b=ma.masked_greater(a, .5)
result=b.data*b.mask

然后可以使用

result[result==0] = np.nan

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您可以将遮罩乘以数据，使所有遮罩元素都等于零，例如：

a=np.random.rand(500,500)
b=ma.masked_greater(a, .5)
result=b.data*b.mask

然后可以使用

result[result==0] = np.nan

扫描显示

np.ma.filled

符合您的要求。比如说,

import numpy as np

arr = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4).astype(float)
mask = arr % 5 == 0

marr = np.ma.array(arr, mask=mask)
print(np.ma.filled(marr, np.nan))

屈服

[[[ nan   1.   2.   3.]
  [  4.  nan   6.   7.]
  [  8.   9.  nan  11.]]

 [[ 12.  13.  14.  nan]
  [ 16.  17.  18.  19.]
  [ nan  21.  22.  23.]]]

---

或者，您可以使用掩码数组的

marr.filled（np.nan）

相当于

np.ma.filled（marr，np.nan）

扫描显示

np.ma.filled

符合您的要求。比如说,

import numpy as np

arr = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4).astype(float)
mask = arr % 5 == 0

marr = np.ma.array(arr, mask=mask)
print(np.ma.filled(marr, np.nan))

屈服

[[[ nan   1.   2.   3.]
  [  4.  nan   6.   7.]
  [  8.   9.  nan  11.]]

 [[ 12.  13.  14.  nan]
  [ 16.  17.  18.  19.]
  [ nan  21.  22.  23.]]]

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或者，您可以使用掩码数组的

marr.filled（np.nan）

相当于

np.ma.filled（marr，np.nan）