对 numpy 屏蔽数组的操作给出屏蔽的无效值

来自 numpy 中屏蔽数组的文档numpy 数组上的操作 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.generic.html#operations-on-masked-arrays:

numpy.ma 模块附带了大多数 ufunc 的特定实现。每当输入被屏蔽或超出有效域时，具有有效域（例如对数或除法）的一元和二元函数都会返回屏蔽常量：例如：

ma.log([-1, 0, 1, 2])
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.69314718056],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

我遇到的问题是，对于我的计算，我需要知道这些无效操作是在哪里产生的。具体来说，我想要这样：

ma.log([-1, 0, 1, 2])
masked_array(data = [np.nan -- 0.0 0.69314718056],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

冒着这个问题成为对话的风险，我的主要问题是：

有什么好的解决方案可以得到这个masked_array其中计算出的无效值（那些由fix_invalid https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ma.fix_invalid.html#numpy.ma.fix_invalid，如 np.nan 和 np.inf）不会转换为（并与）掩码值？

我当前的解决方案是计算函数masked_array.data然后用原始掩码重建掩码数组。但是，我正在编写一个应用程序，它将用户的任意函数映射到许多不同的数组上，其中一些被屏蔽，一些则没有，并且我希望避免仅针对屏蔽数组的特殊处理程序。此外，这些数组在 MISSING、NaN 和 Inf 之间有区别，这一点很重要，所以我不能只将数组与np.nans 而不是masked values.

此外，如果有人对这种行为存在的原因有任何看法，我想知道。在同一个操作中使用此操作似乎很奇怪，因为对未屏蔽值进行操作的结果的有效性实际上是用户的责任，用户可以选择使用fix_invalid功能。

此外，如果有人知道 numpy 中缺失值的进展情况，请作为最古老的人分享posts http://www.numpy.org/NA-overview.html从2011年到2012年，曾有过一场辩论，但从未产生任何结果。

编辑：2017-10-30

添加到 hpaulj 的答案；具有修改域的日志函数的定义会对 numpy 命名空间中日志的行为产生副作用。

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.log(np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0]))
/home/salotz/anaconda3/bin/ipython:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  #!/home/salotz/anaconda3/bin/python
/home/salotz/anaconda3/bin/ipython:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in log
  #!/home/salotz/anaconda3/bin/python
Out[2]: 
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

In [3]: mylog = np.ma.core._MaskedUnaryOperation(np.core.umath.log)

In [4]: np.log(np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0]))
/home/salotz/anaconda3/bin/ipython:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  #!/home/salotz/anaconda3/bin/python
/home/salotz/anaconda3/bin/ipython:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in log
  #!/home/salotz/anaconda3/bin/python
Out[4]: 
masked_array(data = [-- -inf 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True False False False],
       fill_value = 1e+20)

np.log现在的行为与mylog, but np.ma.log不变：

In [5]: np.ma.log(np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0]))
Out[5]: 
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)

有办法避免这种情况吗？

Using Python 3.6.2 :: Anaconda custom (64-bit)和麻木1.12.1

只是澄清一下这里发生了什么

np.ma.log runs np.log关于论点，但它捕获了警告：

In [26]: np.log([-1,0,1,2])
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  #!/usr/bin/python3
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in log
  #!/usr/bin/python3
Out[26]: array([        nan,        -inf,  0.        ,  0.69314718])

它掩盖了nan and -inf价值观。显然将原始值复制到这些中data slots:

In [27]: np.ma.log([-1,0,1,2])
Out[27]: 
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)
In [28]: _.data
Out[28]: array([-1.        ,  0.        ,  0.        ,  0.69314718])

（在 Py3 中运行；numpy 版本 1.13.1）

这种掩蔽行为并不是独一无二的ma.log。这是由它的类决定的

In [41]: type(np.ma.log)
Out[41]: numpy.ma.core._MaskedUnaryOperation

In np.ma.core它的定义是fill and domain属性：

log = _MaskedUnaryOperation(umath.log, 1.0,
                        _DomainGreater(0.0))

因此有效域（未屏蔽）>0：

In [47]: np.ma.log.domain([-1,0,1,2])
Out[47]: array([ True,  True, False, False], dtype=bool)

该域掩码是or-ed with

In [54]: ~np.isfinite(np.log([-1,0,1,2]))
...
Out[54]: array([ True,  True, False, False], dtype=bool)

具有相同的值。

看起来我可以定义一个自定义log不添加自己的域屏蔽：

In [58]: mylog = np.ma.core._MaskedUnaryOperation(np.core.umath.log)
In [59]: mylog([-1,0,1,2])
Out[59]: 
masked_array(data = [        nan        -inf  0.          0.69314718],
             mask = False,
       fill_value = 1e+20)

In [63]: np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0])
Out[63]: 
masked_array(data = [-- 0 1 2],
             mask = [ True False False False],
       fill_value = 999999)
In [64]: np.ma.log(np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0]))
Out[64]: 
masked_array(data = [-- -- 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True  True False False],
       fill_value = 1e+20)
In [65]: mylog(np.ma.masked_array([-1,0,1,2],[1,0,0,0]))
Out[65]: 
masked_array(data = [-- -inf 0.0 0.6931471805599453],
             mask = [ True False False False],
       fill_value = 1e+20)