Python np.掩蔽数组值数组的中值错误错误：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

我想计算一个蒙版数组的中值。计算平均值没有问题，但当我想计算中值时，误差会上升，我不知道为什么：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

下面是一个再现问题的最小示例：

import numpy as np
import numpy.mask as ma

test = ma.masked_array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], mask = [[False,False,False,False],[False,False,False,False]])

test_tot= np.zeros(4,dtype='object')

test_tot[0]=test
test_tot[1]=test
test_tot[2]=test
test_tot[3]=test

np.mean(test_tot) # OK
np.median(test_tot) # PROBLEM ?

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提前感谢您的建议

您的

测试集合

阵列是二维阵列的一维阵列，而不是三维阵列

同样地，在试图找到中间值时，您要求解释器对“这个2D数组比另一个2D数组大吗？”进行一系列比较。翻译回答说：“你说的‘更大’是什么意思？我不知道如何比较两个这样物体的绝对大小。”

如果使用的是三维阵列，则可以指定要沿哪个轴居中（或不指定任何内容，在这种情况下，numpy将计算展平阵列的居中值并给出该值）：

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然后，您可以询问中位数，指定axis=None、0、1或2，具体取决于您的需要。

我明白了，谢谢您的回答。因此，在我的代码中，我使用for循环在几个文件上循环。最好的方法是每次迭代都在列表中附加几个屏蔽数组，然后在numpy数组中转换列表？如果我能在你的代码中添加一些东西，如果我有一些标志是真的，放置np.array将完全破坏

ma.masked_数组

带来的标志，因此为了进行计算，我们必须通过将

np.array

替换为：

ma.array（您的_列表）

来连接整个列表。如果我们想计算中位数：

ma.median（ma.array（您的_列表），axis=0）

。沿着你感兴趣的轴线。

import numpy as np
import numpy.mask as ma


test = ma.masked_array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], mask = [[False,False,False,False],[False,False,False,False]])

test_tot= np.array([test,test,test,test])