使用Python重分类栅格为NoData时出现空文件或报错如何解决？

• 第一次使用&（逻辑与）的错误：单个栅格像元的值不可能同时等于41、43、49三个值，所以判断条件永远不成立，所有像元都被赋值为np.nan，输出的tif自然为空。
• 第二次使用Python原生or的错误：or/and是Python内置的标量逻辑运算符，无法直接作用于numpy数组的逐元素运算，因此会抛出真值判断模糊的报错。

numpy中数组逐元素的逻辑或运算要使用|运算符，每个判断条件必须用小括号包裹，避免运算符优先级问题：

binmask = np.where( (lista == 41) | (lista == 43) | (lista == 49), 1, np.nan )

如果后续需要匹配的目标值更多，更简洁的写法是用np.isin()直接判断值是否在目标列表中：

target_values = [41,43,49]
binmask = np.where(np.isin(lista, target_values), 1, np.nan)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bkGeog