時系列中のマスク値

警告

マスクは単位を持つ列にはまだ適用されていないことに注意されたい.

マスク値の実行方法と Table 対象(参照) マスクと欠損値 )である。マスクを使う一番便利な方法は TimeSeries 対象使用 masked=True 選択します。

例を引く

私たちは初期化から TimeSeries 以下の内容を持つ対象 masked=True **

>>> from astropy import units as u
>>> from astropy.timeseries import TimeSeries
>>> ts = TimeSeries(time_start='2016-03-22T12:30:31',
...                 time_delta=3 * u.s,
...                 n_samples=5, masked=True)

いくつかのデータを時系列に追加することができます

>>> ts['flux'] = [1., -2., 5., -1., 4.]

ご覧のように、いくつかの値は負の値です。以下のコマンドを使用してマスクすることができます：

>>> ts['flux'].mask = ts['flux'] < 0
>>> ts
<TimeSeries masked=True length=5>
          time            flux
         object         float64
----------------------- -------
2016-03-22T12:30:31.000     1.0
2016-03-22T12:30:34.000      --
2016-03-22T12:30:37.000     5.0
2016-03-22T12:30:40.000      --
2016-03-22T12:30:43.000     4.0

マスク値にもアクセスできます

>>> ts['flux'].mask
array([False,  True, False,  True, False]...)

マスクは列に基づいているため，マスク単一のセルは行全体をマスクすることはない.したがって、マスクセルを有することは、マスク値を一般に理解し、列を動作させる関数がマスクエントリを無視することを可能にする：

>>> import numpy as np
>>> np.min(ts['flux'])
1.0
>>> np.ma.median(ts['flux'])
4.0