Python 掩蔽阵列上numpy.median的意外行为

我有一个关于numpy.median（）在使用numpy.ma.masked_array（）创建的屏蔽数组上的行为的问题

正如我从调试自己的代码中了解到的，numpy.media（）在屏蔽数组上无法按预期工作（有关问题的定义，请参阅）

提供的答复是：

说明：如果我没记错的话，np.median不支持子类，因此它无法在np.ma.MaskedArray上正常工作

因此，得出的结论是，为了计算屏蔽阵列中元素的中值，应使用

numpy.ma.median（）

，因为这是专用于屏蔽阵列的中值函数

我的问题在于，我刚刚花了相当多的时间寻找这个问题，因为没有办法知道这个问题

尝试通过numpy.median（）计算遮罩数组的中值时，不会引发任何警告或异常

此函数返回的答案与预期不符，当人们没有意识到这一点时，会导致严重问题

有人知道这是否被认为是一个bug吗

在我看来，预期的行为应该是在蒙版数组上使用numpy.median将引发某种异常

有什么想法吗

下面的测试脚本显示了在屏蔽数组上使用numpy.median的不必要和意外行为（请注意，有效元素的正确和预期中值为2.5！！！）：

In [1]: import numpy as np

In [2]: test = np.array([1, 2, 3, 4, 100, 100, 100, 100])

In [3]: valid_elements = np.array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], dtype=np.bool)

In [4]: testm = np.ma.masked_array(test, ~valid_elements)

In [5]: testm
Out[5]: 
masked_array(data = [1 2 3 4 -- -- -- --],
             mask = [False False False False  True  True  True  True],
       fill_value = 999999)

In [6]: np.median(test)
Out[6]: 52.0

In [7]: np.median(test[valid_elements])
Out[7]: 2.5

In [8]: np.median(testm)
Out[8]: 4.0

In [9]: np.ma.median(testm)
Out[9]: 2.5

有人知道这是否被认为是一个bug吗

嗯，这是一只虫子！几个月前我在他们的问题追踪器（）上发布了它

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此行为的原因是

np.median

使用输入数组的

partition

方法，但不重写

partition

方法。因此，当在

np.median

中调用时，它只是默认为基本的

numpy.ndarray.partition

方法（这对于屏蔽数组来说是假的！）。

因此，您在这里的抱怨是

np.median

不起作用，但

np.ma.median

有点。。。我的抱怨是，它没有给出任何指示（甚至在文档中也没有），表明np.median在应用于屏蔽数组时给出了错误的结果。就我个人而言，由于有时过于草率，这个错误的np.中值将无法被检测到。因此，抱怨的不是np.ma.median有效，而是np.median没有在屏蔽阵列上给出任何错误结果的指示大量

np.

函数在屏蔽阵列上不能正确工作。问题是，

np.*

函数甚至不知道掩码数组的存在。我能在计算不正常的地方找到一个列表吗？函数不工作不是问题，而是它在没有警告/异常的情况下工作，但给出错误的结果。恐怕不存在这样的列表。您案例中的问题是

median

依赖于

partition

在中间点进行加密，对于屏蔽数组，我想不出一个好的

partition

定义