t=r/np.sqrt(1-r**2)*np.sqrt(41-2) p=stats.t(41-2).cdf(t) msk=(p<0.025)|(p>0.975)怎么将被msk的经纬度坐标赋值给新的经纬度坐标

假设被 `msk` 的经纬度坐标存储在两个相同长度的数组 `lat` 和 `lon` 中，可以使用以下代码将它们赋值给新的经纬度坐标 `new_lat` 和 `new_lon`：

new_lat = []
new_lon = []
for i in range(len(lat)):
    if msk[i]:
        new_lat.append(lat[i])
        new_lon.append(lon[i])

这个代码创建了两个空列表 `new_lat` 和 `new_lon`，然后遍历 `lat` 和 `lon` 数组。如果 `msk` 中相应的元素为 `True`，则将该元素对应的经纬度坐标加入到 `new_lat` 和 `new_lon` 列表中。最终，`new_lat` 和 `new_lon` 列表中存储的就是被 `msk` 的经纬度坐标。

相关问题

ts = cor/np.sqrt(1-cor**2)*np.sqrt(30) #相关性检验 ps=stats.t(30).cdf(ts)

这是一个关于相关性检验的代码，其中cor是样本的相关系数，np是numpy库，stats是scipy库中的统计函数，t是t分布。这段代码的作用是计算相关系数在样本量为30时的显著性检验，得到的ps是p值，用于判断相关系数是否显著。具体来说，如果ps小于显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，即认为样本中的相关系数不是由随机因素引起的，而是真实存在的。

t=r/np.sqrt(1-r**2)*np.sqrt(41-2) p=stats.t(41-2).cdf(t) msk=(p<0.025)|(p>0.975) msk=np.reshape(msk,(m,n))怎么将被msk的lon赋值给信的lon

假设你有一个名为 `lon` 的数组，并且它的形状为 `(m, n)`，你可以使用以下代码将被 `msk` 数组遮蔽的 `lon` 数组元素设置为某个特定值（例如 `np.nan`）：

# 将被 msk 遮蔽的 lon 元素设置为 np.nan
lon[msk] = np.nan

# 将被 msk 遮蔽的 lon 元素设置为某个特定值
# lon[msk] = some_value

这将修改 `lon` 数组中被 `msk` 遮蔽的元素，使它们等于 `np.nan` 或某个特定值。请注意，这种方法将在原地修改 `lon` 数组，也就是说，`lon` 数组将被直接修改。