在 Python 中将掩码数组的每个元素与给定的标量值进行 AND 运算
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要将掩码数组的每个元素与给定的标量值进行 AND 运算，请使用 Python Numpy 中的 ma.MaskedArray.__and__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值都无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用numpy.array()方法创建一个包含int元素的数组 −
arr = np.array([[8, 6, 1, 4], [6, 3, 9, 5], [9, 8, 1, 3], [5, 4, 7, 5]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
创建一个掩码数组，并将其中一些掩码为无效 −
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
获取掩码数组的维度−
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的形状 −
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
获取掩码数组元素的数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
标量 −
val = 3
print("
给定的值..
",val)
要将掩码数组的每个元素与给定的标量值进行 AND 运算，请使用 ma.MaskedArray.__and__() 方法 −
print("
结果数组...
",maskArr.__and__(val))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组
arr = np.array([[8, 6, 1, 4], [6, 3, 9, 5], [9, 8, 1, 3], [5, 4, 7, 5]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 创建一个掩码数组，并将其中一些掩码为无效
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 获取掩码数组的维度数组
print("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
# 获取掩码数组的形状
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
# 获取掩码数组元素的数量
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
# 标量
val = 3
print("
给定值..
",val)
# 要将掩码数组的每个元素与给定标量值进行 AND 运算，
# 使用 ma.MaskedArray.__and__() 方法
print("
结果数组...
",maskArr.__and__(val))
输出
数组... [[8 6 1 4] [6 3 9 5] [9 8 1 3] [5 4 7 5]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[-- -- 1 4] [6 3 -- 5] [9 8 1 --] [5 -- 7 5]] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 2 我们的掩码数组形状... (4, 4) 掩码数组中的元素... 16 The given value.. 3 结果数组... [[-- -- 1 0] [2 3 -- 1] [1 0 1 --] [1 -- 3 1]]
