从 netCDF 替换数组中的值

Question

masked_array(data =
 [[[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]

 [[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]

 [[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]

 ..., 
 [[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]

 [[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]

 [[-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  ..., 
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]
  [-- -- -- ..., -- -- --]]],
             mask =
 [[[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]

 [[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]

 [[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]

 ..., 
 [[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]

 [[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]

 [[ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  ..., 
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]
  [ True  True  True ...,  True  True  True]]],
       fill_value = 9e+20)

我正在从 netCDF 文件中读取上面的掩码数组。第一个切片如下所示：

val[0].data
array([[  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20],
       [  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20],
       [  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20],
       ..., 
       [  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20],
       [  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20],
       [  8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20, ...,
          8.99999983e+20,   8.99999983e+20,   8.99999983e+20]], dtype=float32)

如何将 8.99999983e+20 值替换为 0.0？我认为这些是 fill_values 但使用 ma.set_fill_value(val, 0.0) 不起作用（它只会将 `fill_value 更改为 0.0，但不会更改 8.99999983e+20

Answer 1

掩码数组最酷的地方在于数据和掩码是分开的。 fill_value 属性只影响屏蔽数组的 filled() 方法，不影响数据：

>>> import numpy as np
>>> x = np.ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[0, 0, 1, 1])
>>> x
masked_array(data = [1 2 -- --],
             mask = [False False  True  True],
       fill_value = 999999)

>>> x.filled()
array([     1,      2, 999999, 999999])
>>> x.set_fill_value(-999)
>>> x.filled()
array([   1,    2, -999, -999])
>>> x.data
array([1, 2, 3, 4])

你的情况

val.set_fill_value(0)
print val.filled()

或者 val.filled(0) 应该可以解决问题。

从 netCDF 替换数组中的值

Replacing values in array from netCDF

python

arrays

netcdf