使用np.where掩膜3D numpy数组0.4-0.6区间值时报错如何解决

报错原因解释 #

你遇到的报错是np.where函数的传参错误导致的：
np.where的标准语法为 np.where(判断条件, 条件成立时的返回值, 条件不成立时的返回值)，你只传入了判断条件和第二个参数，缺少了「条件不成立时的返回值」，同时你第二个参数写的arr_3d == 0是布尔值判断表达式，不是你想要设置的目标值0，两个问题共同触发了该报错。

正确实现方案 #

你不需要循环遍历每个时间步，numpy的布尔索引支持直接对整个3D数组做批量处理，两种可选方案如下：

方案1：将0.4~0.6区间的数值直接设为0 #

符合你最初想把目标区间归零的需求，代码如下：

# 条件成立设为0，不成立保留原数值
attempt_to_mask = np.where((arr_3d > 0.4) & (arr_3d < 0.6), 0, arr_3d)

方案2：使用numpy掩码数组（更适配你的绘图需求） #

如果你只是希望绘图时该区间显示为白色，不需要修改原始数值，用numpy自带的掩码数组更合适，matplotlib会自动将掩码的位置渲染为空白：

# 标记0.4~0.6区间的数值为无效掩码
arr_3d_masked = np.ma.masked_where((arr_3d > 0.4) & (arr_3d < 0.6), arr_3d)

# 绘图时直接使用掩码数组即可，无需额外设置
plt.pcolormesh(arr_3d_masked[2])
plt.colorbar()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wabash