如何在掩码数组上执行block_reduce的等价物？

在掩码数组上执行block_reduce的等价物，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，了解掩码数组的概念。掩码数组是一个与原始数据数组具有相同大小的布尔数组，用于标记哪些元素需要参与计算。
2. 确定block_reduce的目标是对数据进行聚合操作，例如求和、求平均值等。根据目标选择合适的聚合函数。
3. 创建一个与原始数据数组相同大小的结果数组，用于存储聚合后的结果。
4. 遍历掩码数组和原始数据数组，对于掩码数组中为True的元素，将对应位置的原始数据数组的元素参与聚合计算。
5. 根据选择的聚合函数，对参与计算的元素进行聚合操作，并将结果存储到结果数组的对应位置。
6. 返回结果数组作为block_reduce的等价物。

下面是一个示例代码，演示如何在Python中实现在掩码数组上执行block_reduce的等价物：

import numpy as np

def block_reduce_equivalent(data, mask, func):
    result = np.zeros_like(data)
    for i in range(data.shape[0]):
        for j in range(data.shape[1]):
            if mask[i, j]:
                result[i, j] = func(data[i, j])
    return result

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])

# 求和函数作为聚合函数
sum_func = np.sum

# 执行block_reduce的等价物
result = block_reduce_equivalent(data, mask, sum_func)

print(result)

在上述示例中，我们使用了NumPy库来处理数组操作。首先定义了一个block_reduce_equivalent函数，接受原始数据数组data、掩码数组mask和聚合函数func作为参数。然后创建一个与原始数据数组相同大小的结果数组result，并遍历掩码数组和原始数据数组，对于掩码数组中为True的元素，使用聚合函数对原始数据数组的对应元素进行聚合操作，并将结果存储到结果数组中。最后返回结果数组。

这个示例中使用了NumPy的sum函数作为聚合函数，可以根据实际需求选择其他聚合函数，例如mean、max、min等。