在 Numpy 中将输入转换为给定数据类型的掩码数组
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要将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请使用 Python Numpy 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、ndarray 和掩码数组。order 参数建议是否使用行主序("C")或列主序("FORTRAN")内存表示。默认为 'C'。
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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
Get the dimensions of the Array 7minus;
print("
我们的掩蔽数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的获取数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",arr.size)
要将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请使用 numpy.ma.asarray() 方法 −
print("
掩码数组...
",np.ma.asarray(arr))
Check the type −
print("
Type...
",type(np.ma.asarray(arr)))
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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的掩蔽数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的获取数组形状...
",arr.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
掩码数组中的元素...
",arr.size)
# 要将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.ma.asarray() 方法
print("
掩码数组...
",np.ma.asarray(arr))
# 检查类型
print("
Type...
",type(np.ma.asarray(arr)))
输出
数组... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[-- -- 81] [93 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] 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, 3) 掩码数组中的元素... 12 Masked Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Type... <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>
