在 Numpy 中将输入转换为至少具有三个维度的数组
要将输入转换为至少具有三个维度的数组，请使用PythonNumpy中的ma.atleast_3d()方法。参数是一个或多个类似数组的序列。非数组输入将转换为数组。保留已经具有三个或更多维度的数组。该函数返回一个数组或数组列表，每个数组的a.ndim>=3。尽可能避免复制，并返回具有三个或更多维度的视图。例如，形状为(N,)的一维数组变为形状为(1,N,1)的视
在 Numpy 中将输入转换为保留子类的掩码数组
要将输入转换为保留子类的掩码数组，请使用PythonNumpy中的numpy.ma.asanyarray()方法。该函数返回输入的MaskedArray解释。如果输入是MaskedArray的子类，则保留其类。如果输入已经是ndarray，则不执行任何复制。第一个参数是输入数据，可以转换为数组的任何形式。order参数建议是否使用行主序("C")或列主序("FORTRAN"
在 Numpy 中将输入转换为给定数据类型的掩码数组
要将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请使用PythonNumpy中的numpy.ma.asarray()方法。如果输入已经是ndarray，则不执行复制。如果输入数据是MaskedArray的子类，则返回基类MaskedArray。第一个参数是输入数据，可以转换为掩码数组的任何形式。该函数返回第一个参数的掩码数组解释。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组、ndar
在 Numpy 中沿轴 1 在掩码数组中查找连续的未屏蔽数据
要沿给定轴在掩码数组中查找连续的未屏蔽数据，请使用PythonNumpy中的numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未屏蔽索引的切片列表（起始和结束索引）。如果输入为2d并且指定了轴，则结果为列表列表。轴是执行操作所沿的轴。如果为None（默认值），则适用于数组的扁平版本，这与flatnotmasked_contiguous相同。步骤首先，导入
在 Numpy 中沿给定轴在掩码数组中查找连续的未屏蔽数据
要沿给定轴在掩码数组中查找连续的未屏蔽数据，请使用PythonNumpy中的numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未屏蔽索引的切片列表（起始和结束索引）。如果输入是2d并且指定了轴，则结果为列表列表轴是执行操作所沿的轴。如果为None（默认值），则适用于数组的扁平版本，这与flatnotmasked_contiguous相同。步骤首先，导入所
在 Numpy 中查找掩码数组中连续的未屏蔽数据
要在掩码数组中查找连续的未屏蔽数据，请使用PythonNumpy中的numpy.ma.flatnotmasked_contiguous。slice_list参数是切片对象的排序序列（起始索引、结束索引）。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，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。步骤首先，导入所
在 Numpy 中使用 logical_or 运算符组合两个掩码
要使用logical_or运算符组合两个掩码，请使用PythonNumpy中的mask_or()方法。如果copy参数为False且其中一个输入为nomask，则返回另一个输入掩码的视图。默认为False。shrink参数建议如果所有值均为False，是否将输出缩小为nomask。默认为True。该函数返回在mask1或mask2中被屏蔽的结果掩码值。
在 Numpy 中从数组创建布尔掩码
要从数组创建布尔掩码，请使用PythonNumpy中的ma.make_mask()方法。该函数可以接受任何可转换为整数或nomask的序列。不要求内容必须为0和1，0的值被解释为False，其他所有值都解释为True。dtype是输出掩码的数据类型。默认情况下，输出掩码的dtype为MaskType(bool)。如果dtype灵活，则每个字段都有一个布尔
在 Numpy 中沿轴 1 附加掩码数组
要沿轴1附加掩码数组，请使用PythonNumpy中的ma.append()方法。轴使用"axis"参数设置。值将附加到第一个参数数组的副本。这些值将附加到第一个参数数组的副本。它必须具有正确的形状。如果未指定axis，则第二个参数数组可以是任何形状，并在使用前展平。该函数返回array1的副本，其中array2附加到axis。附加不是就地发生的:分配并填充新数组。如
在 NumPy 中将掩码数组元素转换为 int 类型
要将掩码数组转换为int类型，请使用Numpy中的ma.MaskedArray.__int__()方法。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。步骤首先，导入所需的库−importnumpyasnpimportnumpy.maasma使用numpy.array()方法创建数组&mi
