如何正确相加掩码冲突的两个二维数组？

你可以用numpy的布尔索引和向量化运算直接实现需求，完全不需要MaskedArray或者循环，这里提供两种简洁的写法：

方法一：基于数组复制与索引更新 #

先以raw为基础结果，再单独把graw中mask以外的区域值加进去：

# 复制raw作为结果的初始值
result = raw.copy()
# 对mask之外的区域，累加graw对应位置的值
result[~mask] += graw[~mask]

方法二：直接数组运算生成结果 #

通过布尔数组转float的特性，把graw在mask内的部分清零，再和raw相加：

# 利用布尔数组转float后，True=1、False=0的特性，直接运算
result = raw + graw * (~mask.astype(float))

两种方法的效果完全一致：mask内部保留raw的1，mask外部则是raw的0加上graw的高斯值，完美实现你想要的raw + graw[~mask]效果，而且都是numpy原生的向量化操作，效率远高于循环。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者condosz