Python 屏蔽二维numpy数组时出错

我不确定这里的正确术语是什么，但我试图使用多个数组中的多个条件来屏蔽numpy数组中的一些值。例如，我想找出并遮罩X中数组t/l、lat2d、X和m满足某些条件的区域。所有阵列的形状都相同：（250500）。我试过这个：

cs[t < 274.0 | 
   l > 800.0 |
   lat2d > 60 |
   lat2d < -60 | 
   (x > 0 & m > 0.8) |
   (x < -25 & m < 0.2)] = np.nan

cs[t<274.0|
l>800.0|
lat2d>60|
lat2d<-60|
（x>0&m>0.8）|
（x<-25&m<0.2）]=np.nan

输入类型不支持ufunc“按位_和”，并且无法根据强制转换规则“安全”将输入安全强制为任何受支持的类型

我将&、|替换为和/或，得到错误：

ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

我尝试创建一个掩码：mask=t<274.0 | l>800.0 | lat2d>60 | lat2d<-60 |（x>0&m>0.8）|（x<-25&m<0.2），以便在掩码数组中使用，但得到了相同的错误

---

你知道如何在Python3中做到这一点吗？

你可以使用一个Python函数，然后将该函数应用到数组中

def cond(x):
    if (np.all(t < 274.0) or np.all(l > 800.0) or np.all(lat2d > 60) or \
        np.all(lat2d < -60) or (np.all(x > 0) and np.all(m > 0.8)) or  \
        (np.all(x < -25) and np.all(m < 0.2))):
        return np.nan

---

这只是运算符优先级的问题：

cs[(t < 274.0) | 
   (l > 800.0) |
   (lat2d > 60) |
   (lat2d < -60) |
   ((x > 0) & (m > 0.8)) |
   ((x < -25) & (m < 0.2))] = np.nan

cs[（t<274.0）|
（l>800.0）|
（lat2d>60）|
（lat2d<-60）|
（（x>0）和（m>0.8））|
（（x<25）和（m<0.2））]=np.nan

---

应该工作

数组

l、t、m、x、lat2d

是否已修复？是的，数组已修复。这非常整洁！那么括号就是问题所在？你能解释一下你的（）和我的（）有什么不同吗？@Shejo284我想这可以归结为按顺序记住优先规则

PEMDAS

。因此，使用括号将始终使事物显式且具有更高的优先级（即首先求值）。问题在于，出于某些技术原因，numpy滥用了按位运算符，而在理想情况下，将使用逻辑运算符。这些按位运算符的运算符优先级高于它们的逻辑同类运算符，因此，例如，如果没有附加括号，您的条件将被解释为t<（274.0 | l）>（800.0 |…这当然没有多大意义。对于初学者来说，按位

或
并没有在浮点上定义。@PaulPanzer我明白了。谢谢你的解决方案和解释。我今天更聪明了一点，双关语的意思是：-）这是一个有趣的想法，但另一个建议的解决方案可以工作，而且编码更少。不过，请欣赏以下提示：-）
cs[(t < 274.0) | 
   (l > 800.0) |
   (lat2d > 60) |
   (lat2d < -60) |
   ((x > 0) & (m > 0.8)) |
   ((x < -25) & (m < 0.2))] = np.nan