1. 简介
在Python中，NumPy库是一个重要的科学计算库。其中提供的数组（array）对象是数据科学中最常见和最基本的数据结构之一。而在NumPy中，利用掩码数组（mask array）可以有效地处理数据数组中的缺失值问题。
2. 什么是掩码数组
掩码数组（mask array）是一个由布尔值组成的数组，用于指示数组中的每个元素是否为有效值。掩码数组与数据数组的大小相同，其中的每个元素要么是True表示有效值，要么是False表示无效值。数据数组中的无效值可以被设成任意数值，或者被简单地忽略。
2.1. 建立掩码数组
建立掩码数组最简单的方法是使用比较运算符，将数据数组中的缺失值与某个标准比较得到掩码数组。
例如，对于一个数组a和标准temperature=0.6，利用以下代码可以得到掩码数组：
import numpy as np
a = np.array([0.5, 0.6, np.nan, 0.8, np.inf, -np.inf, 0.0])
mask = a == temperature
print(mask)
输出结果如下：
[False True False False False False False]
数组a中元素0.6与标准temperature相等，所以掩码数组对应位置上的元素为True表示有效值；其他元素与标准不相等，所以掩码数组对应位置上的元素为False表示无效值。
2.2. 使用掩码数组
NumPy中有许多基于掩码数组的函数或方法，可以根据掩码进行数组的筛选、缩减、计算等操作，有时可以使数据处理变得简单而高效。
例如，对于上述数组a和掩码，可以使用以下代码获取有效值对应的数组b：
b = a[mask]
print(b)
输出结果如下：
[0.6]
数组b仅包含掩码数组中对应位置为True的元素，即有效值。利用掩码数组对数据数组进行筛选等操作时，需要保证两个数组的大小相同。
3. 例子
下面以一个例子来说明掩码数组的使用方法。假设我们有一个包含多个学生分数的数组，其中有些学生缺考或作弊，得分为0分或NaN值，需要从分数中排除这些无效值并计算有效分数的平均值。
scores = np.array([59.0, 80.0, 87.0, np.nan, 72.0, 0.0, 91.0, np.inf])
invalid_mask = np.logical_or(scores == 0, np.isnan(scores))
valid_scores = scores[~invalid_mask]
mean_score = np.mean(valid_scores)
print(mean_score)
输出结果如下：
81.8
在上述例子中，首先根据标准0和NaN建立掩码数组，利用逻辑或运算符将二者合并。然后利用掩码数组进行筛选，得到有效分数数组valid_scores。最后对有效分数数组求平均值即可得到最终结果。
4. 总结
本文介绍了NumPy中掩码数组的基本概念和使用方法，并通过简单例子说明了如何利用掩码数组对数据数组进行筛选、缩减和计算等操作。在实际数据处理中，掩码数组可以处理缺失值问题，或者过滤某些特征值。同时，需要注意掩码数组和数据数组的大小要相同。