Numpy：计算中的屏蔽元素

Question

我有一个函数可以根据给定的 x 构建多项式：[1, x^2,x^3,x^4,...,x^degree]

def build_poly(x, degree):
    """polynomial basis functions for input data x, for j=0 up to j=degree."""
    D = len(x)
    polyome = np.ones((D, 1))
    for i in range(1, degree+1):
        polyome = np.c_[polyome, x**i]

    return polyome

现在，我想计算给定 x 的多项式，但忽略求和值。

因此，这就是我所做的：

创建 X：

x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])])

我用我想忽略的值掩盖了值：

masked_x= np.ma.masked_equal(x, 5)
print(masked_x)

但是当我进行计算时：

print(build_poly(masked_x,2))

遮罩已消失。 为什么？ 我想让程序省略被屏蔽的元素

Answer 1

显然，在使用掩码数组时，必须始终使用例程的 numpy.ma 版本。任何与此的背离，以及存在屏蔽元素的 numpy 'forgets'。

def build_poly(x, degree):
    """polynomial basis functions for input data x, for j=0 up to j=degree."""
    D = len(x)
    polyome = np.ones((D, 1))
    for i in range(1, degree+1):
        polyome = np.ma.concatenate([polyome, np.ma.power(x,i)], axis=1)
    return polyome

Numpy：计算中的屏蔽元素

Numpy: Masked elements in computation

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