Python 计算numpy遮罩内的渐变

我需要计算遮罩内部的梯度。我希望我能在面具上使用梯度函数。然而，它不仅没有做到这一点，它甚至改变了面具

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,4,2],[6,2,4],[-1,5,1]])
>>> masked_a=np.ma.masked_where(a<0,a)
>>> masked_a.mask
array([[False, False, False],
       [False, False, False],
       [ True, False, False]], dtype=bool)
>>> v,u=np.gradient(masked_a)
>>> masked_a.mask
array([[ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]], dtype=bool

>>将numpy作为np导入
>>>a=np.数组（[[1,4,2]，[6,2,4]，-1,5,1]）
>>>蒙版a=np.ma.masked，其中（a>>蒙版a.mask
数组（[[False，False，False]，
[假，假，假]，
[True，False，False]]，dtype=bool）
>>>v，u=np.梯度（掩蔽_a）
>>>面具
数组（[[True，True，True]，
[真的，真的，真的]，
[True，True，True]]，dtype=bool

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有人知道如何在掩码内应用梯度函数吗？

执行代码我的输出是：

masked\u a.mask

数组（[[False，False，False]，[False，False，False]，[True，False，False]]，dtype=bool）

无法复制您的数据；请与@FrancescoNazzaro相同。尝试更新numpy。

pip安装--升级numpy

执行您的代码我的输出是：

masked\u a.mask

数组（[[False，False，False]，[False，False，False]，[True，False，False]]，dtype=bool）无法复制您的数据；与@FrancescoNazzaro相同。请尝试更新numpy。

pip安装--升级numpy