3D MaskedArray相加报错TypeError：numpy.bool_对象不可迭代求解决

我有两个来自气候模型输出的netCDF4文件的3D MaskedArray，希望将它们相加。编写了如下简化代码：

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset
from operator import and_
from numpy.ma.core import MaskedArray

with Dataset(dir + 'V10.nc') as file_V10:
    with Dataset(dir + 'U10.nc') as file_U10:
        raw_V10 = file_V10.variables['V10'][744 : 9503, :, :] ** 2
        raw_U10 = file_U10.variables['U10'][744 : 9503, :, :] ** 2                                                                                                                                                                                                               
        10m_raw_squared = MaskedArray(raw_V10[:].data + raw_U10[:].data, mask=list(map(and_,raw_V10.mask, raw_U10.mask)))

运行后出现错误：

Traceback (most recent call last):
  File "code.py", line 92, in <module>
    10m_raw_squared = MaskedArray(raw_V10[:].data + raw_U10[:].data, mask=list(map(and_,raw_V10.mask, raw_U10.mask)))    
TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable

尝试将掩码转为字符串后，又出现错误：

Traceback (most recent call last):
  File "code.py", line 92, in <module>
    10m_raw_squared = MaskedArray(raw_V10[:].data + raw_U10[:].data, mask=list(map(and_,raw_V10.mask.astype('str'),raw_U10.mask.astype('str'))))    
TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'

尝试用循环相加，导致维度丢失且大部分数组元素丢失，已确认数据集类型为<class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>，请问如何正确将这两个数据集相加？

解决方案 #

方法一：直接利用MaskedArray内置加法（推荐） #

numpy的MaskedArray原生支持直接相加，会自动处理掩码逻辑：只要任一数组的对应位置被掩码，结果的该位置就会被掩码。无需手动拆分数据和掩码：

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset

with Dataset(dir + 'V10.nc') as file_V10:
    with Dataset(dir + 'U10.nc') as file_U10:
        raw_V10 = file_V10.variables['V10'][744 : 9503, :, :] ** 2
        raw_U10 = file_U10.variables['U10'][744 : 9503, :, :] ** 2                                                                                                                                                                                                               
        10m_raw_squared = raw_V10 + raw_U10

方法二：手动构建新MaskedArray（自定义掩码逻辑时用） #

如果需要自定义掩码合并规则，直接用numpy数组的逻辑与操作&处理掩码，不需要map或operator.and_：

import numpy as np
from netCDF4 import Dataset
from numpy.ma.core import MaskedArray

with Dataset(dir + 'V10.nc') as file_V10:
    with Dataset(dir + 'U10.nc') as file_U10:
        raw_V10 = file_V10.variables['V10'][744 : 9503, :, :] ** 2
        raw_U10 = file_U10.variables['U10'][744 : 9503, :, :] ** 2                                                                                                                                                                                                               
        # 用numpy数组逻辑与合并掩码
        combined_mask = raw_V10.mask & raw_U10.mask
        # 相加原始数据
        combined_data = raw_V10.data + raw_U10.data
        10m_raw_squared = MaskedArray(combined_data, mask=combined_mask)

错误原因说明 #

• 最初用map(and_, raw_V10.mask, raw_U10.mask)时，map会把3D掩码数组当成迭代器逐元素处理，但numpy的bool_元素本身不是可迭代对象，因此抛出TypeError。
• 将掩码转为字符串后，and_对应的&操作不支持字符串类型，导致二次报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elsri