np.ma.masked_where
时间: 2023-05-02 18:01:45 浏览: 90
np.ma.masked_where是一个NumPy.ma模块中的函数,用于根据给定的条件从数组或其他可迭代对象中创建掩码数组。如果条件为True,则相应的数据点在创建的掩码数组中被掩盖,否则保留。这个函数可以用来处理缺失数据或无效数据的情况。
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gx, gy, grid_data = interpolate_to_grid(x, y, data, interp_type='cressman', minimum_neighbors=1, hres=0.5) grid_data = np.ma.masked_where(np.isnan(grid_data), grid_data) grid_data = grid_data+grid_data # %% grid_data_mean = grid_data / len(year_str)这段代码什么意思
这是一段Python代码,用于将数据在网格上进行插值。其中,x、y、data分别表示原始数据的横、纵坐标和数值;interp_type表示插值算法类型,这里是Cressman算法;minimum_neighbors表示最小邻居数,hres表示网格分辨率。最后,将插值得到的网格数据进行NaN值的遮蔽,再将其赋值给grid_data。
我想把mask处的数值全改成 nan,以下代码怎么修改 flt = np.load('20200102/predict-xgb/predictor_mask.npy') mask = (flt < 0) sif_ann_masked = ma.array(sif_ann, mask=mask) SIF[:] = sif_ann_masked
要将mask处的数值改为NaN,你可以使用NumPy的`np.where`函数来实现。以下是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
import numpy.ma as ma
flt = np.load('20200102/predict-xgb/predictor_mask.npy')
mask = (flt < 0)
# 将mask处的数值改为NaN
sif_ann = np.where(mask, np.nan, sif_ann)
# 将修改后的sif_ann赋值给SIF
SIF[:] = sif_ann
```
在上述代码中,我们使用`np.where`函数将`mask`中为True的位置的数值改为NaN,即将`flt < 0`的位置的数值替换为NaN。然后将修改后的`sif_ann`赋值给`SIF`。
这样,你就可以将mask处的数值全改成NaN。