The documentation says

Return a as an array masked where condition is True. Any masked values of a or condition are also masked in the output.

Thus, I expected ma2 below to have all values masked except for 0.0.

import numpy as np
rng = np.random.default_rng(123)
im3 = np.around(rng.normal(size=(3, 4, 5)), 1)
ma = np.ma.masked_array(im3, mask=im3 < 0)
ma2 = np.ma.masked_where(im3 > 0, im3)

However, what I have:

masked_array(
  data=[[[-1.0, -0.4, --, --, --],
         [--, -0.6, --, -0.3, -0.3],
         [--, -1.5, --, -0.7, --],
         [--, --, -0.7, -0.3, --]],

        [[-2.2, --, --, --, --],
         [-0.1, --, --, --, 0.0],
         [-0.4, -1.2, --, -2.2, -0.4],
         [--, --, --, --, -0.3]],

        [[--, -1.3, --, -0.2, -0.7],
         [-0.6, -0.1, -0.4, --, -0.7],
         [0.0, 0.0, 0.0, --, -0.5],
         [-0.6, -0.9, -1.5, --, --]]],
  mask=[[[False, False,  True,  True,  True],
         [ True, False,  True, False, False],
         [ True, False,  True, False,  True],
         [ True,  True, False, False,  True]],

        [[False,  True,  True,  True,  True],
         [False,  True,  True,  True, False],
         [False, False,  True, False, False],
         [ True,  True,  True,  True, False]],

        [[ True, False,  True, False, False],
         [False, False, False,  True, False],
         [False, False, False,  True, False],
         [False, False, False,  True,  True]]],
  fill_value=1e+20)

Which is basically np.ma.masked_array(im3, mask=im3 > 0)

Am I misunderstanding something?