确定输入是否是 Numpy 掩码数组的实例

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要确定输入是否是掩码数组的实例,请使用 Python Numpy 中的 ma​​.isMaskedArray() 方法。如果 x 是 MaskedArray 的实例,则此函数返回 True,否则返回 False。任何对象都可以作为输入。

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。

步骤

首先,导入所需的库 −

import numpy as np
import numpy.ma as ma

使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的 4x4 数组 −

arr = np.arange(16).reshape((4,4))
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)

获取数组的形状 −

print("
我们的掩码数组形状...
",arr.shape)

获取数组元素的数量 −

print("
掩码数组中的元素...
",arr.size)

创建一个掩码数组 −

arr = ma.array(arr)
arr[0, 1] = ma.masked
arr[1, 1] = ma.masked
arr[2, 1] = ma.masked
arr[2, 2] = ma.masked
arr[3, 0] = ma.masked
arr[3, 2] = ma.masked
arr[3, 3] = ma.masked

计算沿特定轴的掩码元素数量 −

print("
掩码元素的数量...
",ma.count_masked(arr, axis = 1))

返回掩码数组的掩码 −

print("
掩码数组的掩码)...
",ma.getmask(arr))

以 ndarray 形式返回掩码数组的数据 −

print("
以ndarray...
",ma.getdata(arr))

要确定输入是否为掩码数组的实例,请使用 Python Numpy 中的 ma.isMaskedArray() 方法 −

print("
输入是否为掩码数组的实例?
",ma.isMaskedArray(arr))

示例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的 4x4 数组
arr = np.arange(16).reshape((4,4))
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) print("
我们的数组类型...
", arr.dtype) # 获取数组的形状 print("
我们的掩码数组形状...
",arr.shape) # 获取数组元素的数量 print("
掩码数组中的元素...
",arr.size) # 创建掩码数组 arr = ma.array(arr) arr[0, 1] = ma.masked arr[1, 1] = ma.masked arr[2, 1] = ma.masked arr[2, 2] = ma.masked arr[3, 0] = ma.masked arr[3, 2] = ma.masked arr[3, 3] = ma.masked # 计算特定轴上的掩码元素数量 print("
掩码元素数量...
",ma.count_masked(arr, axis = 1)) # 返回掩码数组的掩码 print("
掩码数组的掩码)...
",ma.getmask(arr)) # 将掩码数组的数据作为 ndarray 返回 print("
掩码数组的数据作为 ndarray...
",ma.getdata(arr)) # 要确定输入是否是掩码数组的实例,请使用 Python Numpy 中的 ma.isMaskedArray() 方法 print("
输入是否是掩码数组的实例?
",ma.isMaskedArray(arr))

输出

数组...
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

数组类型...
int64

数组维度...
2

我们的数组类型...
int64

我们的掩码数组形状...
(4, 4)

掩码数组中的元素...
16

掩码元素的数量...
[1 1 2 3]

掩码数组的掩码)...
[[False True False False]
[False True False False]
[False True True False]
[ True False True True]]

掩码数组的数据作为 ndarray...
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

输入是否是掩码数组的实例?
True

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