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