在 Numpy 中屏蔽小于给定值的数组元素

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要屏蔽小于给定值的数组，请使用numpy. ma.masked_less()Python Numpy 中的方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件 = (x < value)。

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。

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
importnumpy.maas ma

使用该方法创建一个包含 int 元素的数组-numpy.array()

arr = np.array([[83, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...\n", arr)

获取类型 pf 数组 -

print("\nArray type...\n", arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

获取阵列的形状 -

print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)

获取数组的元素数量 -

print("\nNumber of Elements in the Array...\n",arr.size)

要屏蔽小于给定值的数组，请使用 numpy. 方法 -ma.masked_less()

print("\nNumber of Elements in the Array...\n",arr.size)

在这里，我们将数组小于值 88 -

print("\nResult...\n",np.ma.masked_greater(arr, 88))

示例

import numpy as np
importnumpy.maas ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[83, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...\n", arr)
# Get the type pf array
print("\nArray type...\n", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)
# Get the number of elements of the Array
print("\nNumber of Elements in the Array...\n",arr.size)
# To mask an array where less than a given value, use the numpy.ma.masked_less() method in Python Numpy
# Here, we will the array less than value 88
print("\nResult...\n",np.ma.masked_greater(arr, 88))
输出结果
Array...
[[83 55 91]
[93 33 39]
[73 93 51]
[93 45 67]]
Array type...
int64
Array Dimensions...
2
Our Array Shape...
(4, 3)
Number of Elements in the Array...
12
Result...
[[83 55 --]
[-- 33 39]
[73 -- 51]
[-- 45 67]]

以上是 在 Numpy 中屏蔽小于给定值的数组元素 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297088.html

回到顶部