如何在 Julia 中使用 PyCall 导入的 numpy.ma 创建掩码数组

Question

我想使用由 Julia 中的 PyCall 导入的 numpy.ma 创建一个屏蔽数组。

numpy.ma 模块中is_masked() 帮助下的 Python 示例。

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = ma.masked_equal([0, 1, 0, 2, 3], 0)
>>> x
masked_array(data = [-- 1 -- 2 3],
      mask = [ True False  True False False],
      fill_value=999999)
>>> ma.is_masked(x)
True

我尝试使用 PyCall 将其翻译成 Julia。

julia> using PyCall
julia> @pyimport numpy.ma as ma
julia> x = ma.masked_equal([0, 1, 0, 2, 3], 0);
julia> x
5-element Array{Int64,1}:
 0
 1
 0
 2
 3
julia> ma.is_masked(x)
false

上面的代码不工作。它无法创建 Python 对象。它只是创建了一个普通的 Julia 数组。我尝试了其他方法，例如ma.array([1, 2, 3], mask=[0, 0, 1])，但仍然无法正常工作。

但是，从https://github.com/stevengj/PyCall.jl 中的示例来看，

julia> @pyimport Bio.Seq as s
julia> @pyimport Bio.Alphabet as a
julia> my_dna = s.Seq("AGTACACTGGT", a.generic_dna)
PyObject Seq('AGTACACTGGT', DNAAlphabet())
julia> my_dna[:find]("ACT")
5

在这种情况下，python对象可以直接创建，不费吹灰之力。

问题：我的翻译有什么问题？如何在 Julia 中创建一个 numpy 掩码数组？

Answer 1

我不认为你的翻译有什么问题——这看起来像是 PyCall 中的一个错误。 PyCall 尝试来回映射 Julia 和 Python 类型，以便您可以无缝地使用 Julia 的数组，如 NumPy 数组（例如）。在这种情况下，看起来它在进行转换时有点过分热情。

您可以直接使用pycall 禁用转换。第二个参数是返回类型：

julia> x = pycall(ma.masked_equal, Any, [0,1,0,2,3], 0)
PyObject masked_array(data = [-- 1L -- 2L 3L],
             mask = [ True False  True False False],
       fill_value = 0)

julia> ma.is_masked(x)
true

这是python类型识别中的一个错误。 PyCall 认为 masked_array 对象类型应该映射到一个内置数组，所以这就是它默认返回一个数组的原因：

julia> pytype_query(x)
Array{Int64,N}