<br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Feb 24, 2011 at 12:00 PM, Bryan Woods <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:bwoods@aer.com">bwoods@aer.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">

Hello,<br>
<br>
I am loading in data from the GRIB2 files using PyNIO. Once I load them into numpy arrays I am left with a halo of values near the array boundaries that appear to be empty. When I print them or use them in conditional statements I see values of &#39;--&#39;. I&#39;d like to turn these values into zeroes at the very least.<br>


<br>
As an example if I print the array I see:<br>
<br>
[[-- -- -- ..., -- -- --]<br>
 [-- -- -- ..., -- -- --]<br>
 [-- -- -- ..., -- -- --]<br>
 ...,<br>
 [-- -- -- ..., -- -- --]<br>
 [-- -- -- ..., -- -- --]<br>
 [-- -- -- ..., -- -- --]]<br>
<br>
though I know that there are valid values in the interior of the domain which plot properly.<br>
<br>
I can&#39;t find anything in the numpy documentation that addresses this type of missing value. Has anyone dealt with this before?<br>
<br>
Thanks,<br><font color="#888888">
Bryan<br>
</font><br></blockquote><div><br>This is called MaskedArrays, and they are a wonderful thing.<br><br><a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.generic.html">http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.generic.html</a><br>

<br>This is better than using magic numbers to indicate missing data, and sort of similiar in concept to using NaNs in place of missing data.  Most of matplotlib&#39;s plotting functions support masked arrays (although we are still improving in this regard).<br>

<br>You can easily get a regular numpy array like so:<br><br>unmasked = maskedData.filled(0.0)<br><br>I hope that helps!<br>Ben Root<br><br></div></div>