誰能向我解釋以下結果？我知道這不是通常執行此操作的方式，但我發現此結果很奇怪。import numpy as npa = np.ma.masked_where(np.arange(20)>10,np.arange(20))b = np.ma.masked_where(np.arange(20)>-1,np.arange(20))c = np.zeros(a.shape)d = np.zeros(a.shape)c[~a.mask] += b[~a.mask]print(b[~a.mask])#masked_array(data=[--, --, --, --, --, --, --, --,--, --, --],# mask=[ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],# fill_value=999999,# dtype=int64)print(c)#[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]d[~a.mask] = d[~a.mask] + b[~a.mask]print(d)#[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]我預計c不會改變，但我想這里發生了一些與內存中的對象相關的事情。此外，+=保留原始對象，同時=創建+一個新的d.我只是不太明白添加到c.
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慕娘9325324
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我將從一個更簡單的示例開始，以便更好地理解：
b = np.ma.masked_where(np.arange(20)>-1,np.arange(20))
#b: [-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --]
#b.data: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
c = np.zeros(b.shape)
#c: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
d = np.zeros(b.shape)
#d: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
c += b
#c: [ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.]
d = d + b
#d: [-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --]
#d.data: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
第一個操作c += b是就地操作。換句話說，它等效于c = type(c).__iadd__(c, b)which 根據 的類型進行加法c，這不是屏蔽數組，因此 的數據用作b未屏蔽的。
另一方面，d = d + b等同于d = np.MaskedArray.__add__(d, b)（更具體地說，由于屏蔽數組是 ndarray 的子類，它使用__radd__）并且不是就地賦值。這意味著它創建一個新對象并在添加時使用等式右側的更寬類型，因此將 d （這是一個未屏蔽的數組）轉換為屏蔽數組（因為它是一個屏蔽數組），因此加法使用b有效僅值（在本例中沒有值，因為所有元素都b被屏蔽且無效）。這會產生一個掩碼數組，其掩碼與數據保持不變時d相同。bd
這種行為差異不是 Numpy 特有的，也適用于 python 本身。OP 問題中提到的案例具有類似的行為，正如@alaniwi 在評論中提到的那樣，帶有掩碼的布爾索引a并不是該行為的基礎。使用a屏蔽b, ,c和的元素d只是限制對被屏蔽元素的賦值a（而不是數組的所有元素），僅此而已。
為了使事情更有趣，實際上更清晰，讓我們切換右側的b和的位置：d
e = np.zeros(b.shape)
#e: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
e = b + e
#e: [-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --]
#e.data: [ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.]
請注意，與 類似d = d + b，右側使用掩碼數組__add__函數，因此輸出是一個掩碼數組，但由于您要添加e到b(aka e = np.MaskedArray.__add__(b, e))，因此返回的掩碼數據b，而在 中d = d + b，您將添加b到d和數據d被退回。
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