Python 结构化数组的掩码应该是结构化的吗？

我正在调查和几个相关的问题。事实证明，所有这些问题都与阵列本身是结构化的，但其掩码不是：

In [38]: R = numpy.zeros(10, dtype=[("A", "<f2"), ("B", "<f4")])

In [39]: Rm = numpy.ma.masked_where(R["A"]<5, R)

In [41]: Rm.dtype
Out[41]: dtype([('A', '<f2'), ('B', '<f4')])

In [42]: Rm.mask.dtype
Out[42]: dtype('bool')

# Now, both `__getitem__` and `__repr__` will result in errors — see issue #2972

---

[38]中的

：R=numpy.zero（10，dtype=[（“A”，”第一种情况下的错误表明方法希望掩码的字段数（和名称）与基数组相同

__getitem__:  dout._mask = _mask[indx]
_recursive_printoption: (curdata, curmask) = (result[name], mask[name])

如果掩码数组是使用“main”构造函数生成的，则掩码具有相同的结构

Rn = np.ma.masked_array(R, mask=R['A']>5)
Rn.mask.dtype: dtype([('A', '?'), ('B', '?')])

换句话说，每个元素的每个字段都有一个掩码值

masked_数组
doc显然希望“相同形状”包含
dtype
结构。
Mask:必须转换为与“数据”形状相同的布尔数组。

如果我尝试以与
masked\u相同的方式设置掩码，其中
会

Rn._mask=R['A']>5

我得到了同样的打印错误。结构化掩码被新的布尔值覆盖，改变了它的数据类型。相反，如果我使用

Rn.mask=R['A']<5

返回具有结构化掩码的数组，即使该数组是以非结构化掩码开始的。这是因为它使用
Rm.\uuuu setmask\uuuu
，这对字段敏感。这是
mask
属性的
set
函数

Rm.tolist()  # same error as str()

masked_，其中
以以下开头：

cond = make_mask(condition)

make_mask
返回简单的'bool'数据类型。也可以使用数据类型调用它，生成结构化掩码：
np.ma.make_mask（R['a']我意识到了这一切。问题是：
masked_中的bug在哪里
（结构化数组的掩码应该是结构化的），还是其他函数中的bug（他们应该期望结构化数组的掩码是结构化的或非结构化的）？从逻辑上讲，两者对我来说都是有意义的，因此有一个论点认为两者都应该被允许。掩码当然必须具有相同的形状。但是它的数据类型也必须具有相同的形状吗？我试图证明核心
ma
功能假设一个结构化掩码，并且事实上
掩码\u其中
允许您设置非结构化掩码是一个bug，是预结构化的日子遗留下来的。
Rm.tolist()  # same error as str()

cond = make_mask(condition)

recordmask = property(fget=_get_recordmask)