Python numpy 1.13掩码DarrayFutureWarning:在具有共享掩码的掩码数组上设置项不会复制掩码

我最近从numpy 1.11升级到numpy 1.13，希望摆脱这个蒙面阵列警告，但它仍然存在：

MaskedArrayFutureWarning:在具有共享掩码的掩码数组上设置项不会复制掩码，也不会在将来更改原始掩码数组。
有关更多信息，请查看NumPy 1.11发行说明*

基本上，我的代码只是更改了屏蔽数组中的一些值，我甚至不确定这个错误的含义

我本来希望升级到numpy 1.13可以解决这个问题，但我认为错误就在我这边

为了清楚起见，我运行的是numpy 1.13，尽管有参考1.11的警告：

Python 2.7.12（默认值，2016年11月19日，06:48:10）

[GCC 5.4.0 20160609]关于linux2

有关详细信息，请键入“帮助”、“版权”、“信用证”或“许可证”

将numpy作为np导入

np.版本

“1.13.0.dev0+未知”

谢谢你的帮助。

---

Cat

这种共享面具业务有点令人困惑

当前行为：

In [150]: x=np.ma.masked_greater(np.arange(8),5)
In [151]: x
Out[151]: 
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)
In [152]: y=x[3:6]          # a view
In [153]: y[0]=30           # modify the view
/usr/local/bin/ipython3:1: MaskedArrayFutureWarning: setting an item on a masked array which has a shared mask will not copy the mask and also change the original mask array in the future.
Check the NumPy 1.11 release notes for more information.
  #!/usr/bin/python3

In [205]: y=x[4:]
In [206]: y._sharedmask=False
In [207]: y[-1]=0
In [208]: y
Out[208]: 
masked_array(data = [4 5 -- 0],
             mask = [False False  True False],
       fill_value = 999999)
In [209]: x
Out[209]: 
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 -- 0],
             mask = [False False False False False False  True False],
       fill_value = 999999)

数据

值更改与源共享

In [154]: y
Out[154]: 
masked_array(data = [30 4 5],
             mask = [False False False],
       fill_value = 999999)
In [155]: x
Out[155]: 
masked_array(data = [0 1 2 30 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)

但掩码值更改不是：

In [156]: y.mask[0]=True
In [157]: y
Out[157]: 
masked_array(data = [-- 4 5],
             mask = [ True False False],
       fill_value = 999999)
In [158]: x
Out[158]: 
masked_array(data = [0 1 2 30 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)

创建新视图，并调用

unshare

方法：

In [159]: y=x[3:6]
In [160]: y.unshare_mask()
Out[160]: 
masked_array(data = [30 4 5],
             mask = [False False False],
       fill_value = 999999)
In [161]: y[0]=31
In [162]: y
Out[162]: 
masked_array(data = [31 4 5],
             mask = [False False False],
       fill_value = 999999)
In [163]: x
Out[163]: 
masked_array(data = [0 1 2 31 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)

这会更改

数据

，而不会发出警告

在没有警告的情况下，可以通过以下方式生成未来行为：

In [172]: x=np.ma.masked_greater(np.arange(8),5)
In [174]: y=x[3:6]
In [175]: y._sharedmask=False
In [176]: y[0]=30
In [177]: y.mask[0]=True
In [178]: y
Out[178]: 
masked_array(data = [-- 4 5],
             mask = [ True False False],
       fill_value = 999999)
In [179]: x
Out[179]: 
masked_array(data = [0 1 2 -- 4 5 -- --],
             mask = [False False False  True False False  True  True],
       fill_value = 999999)

新值和掩码同时出现在

y

和

x

中

底线是-当您更改

y

中的值（数据或掩码）时，

x

中的掩码会发生什么情况？是否改变

=================

或者，在视图中设置数据值也会更改遮罩的情况可能更清楚：

In [199]: x=np.ma.masked_greater(np.arange(8),5)
In [200]: y=x[4:]
In [201]: y
Out[201]: 
masked_array(data = [4 5 -- --],
             mask = [False False  True  True],
       fill_value = 999999)
In [202]: y[-1]=0
/usr/local/bin/ipython3:1: MaskedArrayFutureWarning: setting an item on a masked array which has a shared mask will not copy the mask and also change the original mask array in the future.
Check the NumPy 1.11 release notes for more information.
  #!/usr/bin/python3
In [203]: y
Out[203]: 
masked_array(data = [4 5 -- 0],
             mask = [False False  True False],
       fill_value = 999999)
In [204]: x
Out[204]: 
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)

最后一个

y

值未屏蔽，但相应的

x

未屏蔽（我应该显示

x.data

的更改）。这是当前警告您的行为

但是对于

未来

行为：

In [150]: x=np.ma.masked_greater(np.arange(8),5)
In [151]: x
Out[151]: 
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 -- --],
             mask = [False False False False False False  True  True],
       fill_value = 999999)
In [152]: y=x[3:6]          # a view
In [153]: y[0]=30           # modify the view
/usr/local/bin/ipython3:1: MaskedArrayFutureWarning: setting an item on a masked array which has a shared mask will not copy the mask and also change the original mask array in the future.
Check the NumPy 1.11 release notes for more information.
  #!/usr/bin/python3

In [205]: y=x[4:]
In [206]: y._sharedmask=False
In [207]: y[-1]=0
In [208]: y
Out[208]: 
masked_array(data = [4 5 -- 0],
             mask = [False False  True False],
       fill_value = 999999)
In [209]: x
Out[209]: 
masked_array(data = [0 1 2 3 4 5 -- 0],
             mask = [False False False False False False  True False],
       fill_value = 999999)

---

x

数据和掩码随

y

一起更改

您是否研究了此部分：关于此警告的扩展讨论：。我看不到有证据表明它在较新的版本中被更改了。太有用了！真希望这个答案有更多的可见性。。。向上投票！很好的解释。我也对这个警告感到无助——直到现在