如果我有一個 MaskedArray，其掩碼中包含所有 False 值，我想將其折疊為單個布林值 False 值。例如：
>>> import numpy.ma as npma
>>> ma = npma.MaskedArray([1,2,3], mask=[False, False, False])
>>> ma
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=[False, False, False],
fill_value=999999)
>>> ma.mask = npma.nomask
>>> ma
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=[False, False, False],
fill_value=999999)
>>> mas.mask = False
>>> ma
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=[False, False, False],
fill_value=999999)
無論我嘗試過什么，我都無法讓一個已經創建的 MaskedArray 回到只有一個 False 值而不是一個 False 值陣列。我發現的唯一解決方法是從現有的 MaskedArray 的資料屬性創建一個新的 MaskedArray，并省略掩碼引數。請注意 mask 現在如何只是 False，這就是我想要的。
>>> ma = npma.MaskedArray(ma.data)
>>> ma
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=False,
fill_value=999999)
有沒有辦法將掩碼屬性設定為 False？
uj5u.com熱心網友回復：
m.shrink_mask()設定掩碼后可以呼叫：
>>> m
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=False,
fill_value=999999)
>>> m.mask = False
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=[False, False, False],
fill_value=999999)
>>> m.shrink_mask() # <-------------- Here
>>> m
masked_array(data=[1, 2, 3],
mask=False,
fill_value=999999)
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