Python 使用一维数组上的条件屏蔽二维数组的最佳方法

我有一个MxN numpy空气质量数据数组（M=纬度，N=经度）。我想对这些数据应用一个遮罩，以便遮罩赤道（纬度>0）上方的任何东西。然而，我的纬度数据是一维的（M）

我可以想办法掩盖这些数据，但它们似乎都太过冗余和冗长。这就是为什么我想问你，在你看来，做这件事的最佳方式是什么

将numpy导入为np
从numpy.ma导入掩码_哪里
my_data=np.random.randn（10,5）
纬度=np.linspace（-5,4,10）
经度=np.linspace（10,14,5）
#如果纬度和我的_数据的形状相同，我想要这样的东西
蒙版_数据=蒙版_，其中（纬度<0，我的_数据）

到目前为止，我正在使用np.tile将纬度扩展到与我的_数据相同的形状。然而，我想知道是否有一种更聪明的方法来索引或解决这个问题。总结：在你看来，掩盖我的数据的最佳方式是什么

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谢谢

您可以直接索引

my_数据

（

numpy

将自动执行掩码广播）：

输出：

(the last 4 rows of my_data)

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这很好也很简单。非常感谢。作为问题的补充。如果我想在第二维度（N）上包含一个条件，该怎么办？例如：纬度>0和经度<13

myu数据[（纬度>0）和（经度<13）]

将起作用<代码>numpy一旦习惯了，索引实际上非常直观。链接可能会有所帮助。

(the last 4 rows of my_data)