创建一个可能带有掩码值的数组类，并在 Numpy 中填写掩码值
numpyserver side programmingprogramming
使用 ma.MaskedArray() 方法创建一个掩码数组。使用"mask"参数设置掩码。此处设置为 False。使用"dtype"参数设置数据类型。fill_value 参数用于在必要时填写掩码值。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不是无效的，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([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [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。掩码使用"mask"参数设置。此处设置为 False。数据类型使用"dtype"参数设置。fill_value 参数用于在必要时填充掩码值 −
maskArr = ma.MaskedArray(arr, mask = [[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]],
dtype=float, fill_value = 9999)
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)
获取掩码数组的元素数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
显示 fill_value −
print("
结果 (填充值)...
",maskArr.get_fill_value())
示例
# Python ma.MaskedArray - 创建一个可能带有掩码值的数组类并填充
# 掩码值
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 使用 numpy.array() 方法创建一个带有 int 元素的数组
arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [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)
# 创建掩码数组
# 使用"mask" 参数设置掩码。此处设置为 False
# 使用"dtype" 设置数据类型参数
# fill_value 参数用于在必要时填充掩码值
maskArr = ma.MaskedArray(arr, mask = [[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]],
dtype=float, fill_value = 9999)
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)
# 获取元素数量掩码数组
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
# 显示 fill_value
print("
结果 (填充值)...
",maskArr.get_fill_value())
输出
数组... [[77 51 92] [56 31 69] [73 88 51] [62 45 67]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[-- -- 92.0] [-- 31.0 69.0] [73.0 -- 51.0] [62.0 -- 67.0]] 我们的掩码数组类型... float64 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 结果(填充值)... 9999.0
