У меня есть три разных массива.
Один - это массив широты (от -90 до 90), другой - массив долготы (от 0 до 360), а последний - это двумерный массив температуры с формой (len (lats), len (lons), где len (lats)! = Len (долго).
Я получил маску долготы другими способами и создал маску широты с помощью:
latmask = np.ma.masked_where(np.logical_or(lat < -60, lat > 60), lat).mask
Итак, теперь у меня есть две одномерные маски, которые я хочу применить к 2D-данным вдоль соответствующей оси с помощью логики «или» (иначе говоря, если широта или долгота в этом индексе были замаскированы, тогда 2D-данные должны быть замаскированы).
Я попытался объединить две одномерные маски в двухмерную маску, используя:
2dmask = np.logical_or(latmask , lonmask)
2dmask = latmask * lonmask
но они дают ошибку, говоря, что два массива не одинаковой формы.
2dmask = latmask[np.newaxis, :] & lonmask[:, np.newaxis]
но когда я пытаюсь применить эту маску к своим данным вот так и построить график результата:
testdata = np.ma.masked_array(nt[0,50,:,:], mask = 2dmask)
Получается такой сюжет:
но на этом графике должны быть замаскированы данные выше и ниже +/- 60 градусов широты и данные, за исключением некоторой непрерывной полосы долгот, замаскированных (в основном выщипывание прямоугольника данных).
Я потратил последние 30-45 минут на поиск в документации и переполнение стека для подобных проблем, но безуспешно.
Спасибо за любую помощь!
-Воля
