Numpy: BUG : mask = nomask를 사용하여 뷰에서 마스크를 설정하면 소유자에게 전파되지 않습니다.

에 만든 2016년 06월 27일 · 4코멘트 · 출처: numpy/numpy

작업 중에 발생한 문제는 다음과 같습니다.
마스크가 설정되지 않았을 때의 문제

>>> a =np.arange(6,dtype=np.float64).reshape((2,3))
>>> a
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.]])
>>> am = np.ma.masked_array(a)
>>> am
masked_array(data =
 [[ 0.  1.  2.]
 [ 3.  4.  5.]],
             mask =
 False,
       fill_value = 1e+20)

>>> am[0][1]=np.ma.masked
>>> am
masked_array(data =
 [[ 0.  1.  2.]
 [ 3.  4.  5.]],
             mask =
 False,
       fill_value = 1e+20)

###--------- doesn't work----------------

>>> am[0,1]=np.ma.masked
>>> am
masked_array(data =
 [[0.0 -- 2.0]
 [3.0 4.0 5.0]],
             mask =
 [[False  True False]
 [False False False]],
       fill_value = 1e+20)

###-------this way it works---------

>>> am[1][1]=np.ma.masked
>>> am
masked_array(data =
 [[0.0 -- 2.0]
 [3.0 -- 5.0]],
             mask =
 [[False  True False]
 [False  True False]],
       fill_value = 1e+20)

###--------now it surprisingly works again--

Linux  3.19.8-100.fc20.x86_64 
Python 2.7.5
>>> np.__version__
'1.8.2'

내 시스템이 최신 상태가 아니라는 것을 알고 있지만
문제가 있음을 확인합니다.

00 - Bug numpy.ma

출처

MorBilly

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가장 유용한 댓글

nomask 생각할 때마다 Donald Knuth가 "조기 최적화는 모든 악의 근원"이라는 말도 생각합니다.

nomask 도 예외가 아닌 것 같습니다. 이 동작으로 인해 발생하는 비정상적인 사례의 수가 상당히 많으며 이로 인해 해결하기가 더 어려워집니다.

마스크가 사소한 것인지 아닌지를 아는 것이 정말 생산적인 일이라면 결과를 캐시하는 has_mask 와 같은 메서드를 쉽게 사용할 수 있습니다.

nomask 완전히 제거하는 데 관심이 있습니까?

jakirkham 에 2016년 08월 29일

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모든 4 댓글

마스터 (1.12)에서 확인되었습니다. 이것은 # 5580이 고치기를 바랬던 것과 같지만, 여기서 논의한 바와 같이 np.nomask 를 제거하기 위해 MaskedArray를 정밀 검사하지 않고는이 특별한 경우를 고칠 수 없습니다.

문제는 다음과 같습니다. MaskedArrays는 때때로 마스크를 부울 배열로 저장하고, 때로는 (마스킹 된 값이없는 경우) 마스크를 False (및 np.nomask == False) 값으로 간단히 저장합니다.

문제는 MaskedArray를 슬라이싱 할 때 (그리고 뷰를 가져올 때) 마스크가 현재 부울 배열 인 경우에만 "볼 수 있지만"상수 "False"인 경우에는 볼 수 없다는 것입니다. 따라서 am[0][1] = ... 처음 시도 할 때 마스크는 상수 "False"이며 볼 수 없으므로 업데이트되지 않습니다. 두 번째로 시도하면 마스크가 부울 배열로 저장되어 볼 수 있으므로 업데이트됩니다.

이 nomask 디자인 (예 : # 7588)으로 인한 긴 버그 목록에 이것을 추가합니다.

ahaldane 에 2016년 06월 27일

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nomask 생각할 때마다 Donald Knuth가 "조기 최적화는 모든 악의 근원"이라는 말도 생각합니다.

nomask 도 예외가 아닌 것 같습니다. 이 동작으로 인해 발생하는 비정상적인 사례의 수가 상당히 많으며 이로 인해 해결하기가 더 어려워집니다.

마스크가 사소한 것인지 아닌지를 아는 것이 정말 생산적인 일이라면 결과를 캐시하는 has_mask 와 같은 메서드를 쉽게 사용할 수 있습니다.

nomask 완전히 제거하는 데 관심이 있습니까?

jakirkham 에 2016년 08월 29일

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나는 또한이 문제에 부딪쳤다는 점에서 차임하고 싶습니다. 이에 대한 문서 에 메모를 추가하는 것이 좋습니다. 다음은 뷰의 마스크를 수정하면 원본의 마스크가 수정된다는 것을 나에게 제안합니다.

슬라이스에 액세스 할 때 출력은 data 속성이 원본 데이터의 뷰이고 마스크가 nomask 인 마스크 된 배열입니다 (원래 배열에 잘못된 항목이없는 경우). 또는 원래 마스크의 해당 슬라이스보기. 마스크 수정 사항을 원본으로 전파하려면 뷰가 필요합니다.

ben-e-whitney 에 2018년 02월 28일

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노 마스크를 완전히 제거하는 데 관심이 있습니까?

masked 합니다. 이는 아마도 마스킹 된 배열을 크게 변경하거나 새로운 클래스를 모두 구현하는 것으로 귀결 될 것입니다. NEP를 구성 할 가치가있을 수 있습니다. 나는 마스킹 된 배열을 거의 사용하지 않기 때문에 이것은 기능을 필요로하는 사람들이 가장 잘하는 일입니다.

charris 에 2018년 03월 02일

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