屏蔽一个数组，其中数据完全等于 Numpy 中的值

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要屏蔽数据完全等于值的数组，请使用numpy. ma.masked_object()Python Numpy 中的方法。此函数类似于 masked_values，但仅适用于对象数组：对于浮点，请改用 masked_values。

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([[71, 55, 91], [82, 33, 39], [73, 82, 51], [90, 45, 82]])
print("Array...\n", arr)

获取数组的类型 -

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)

要屏蔽数据完全等于值的数组，请使用 numpy. Python Numpy 中的方法 -ma.masked_object()

print("\nResult...\n",np.ma.masked_object(arr, 82))

示例

import numpy as np
importnumpy.maas ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[71, 55, 91], [82, 33, 39], [73, 82, 51], [90, 45, 82]])
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 the data is exactly equal to value, use the numpy.ma.masked_object() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",np.ma.masked_object(arr, 82))
输出结果
Array...
[[71 55 91]
[82 33 39]
[73 82 51]
[90 45 82]]
Array type...
int64
Array Dimensions...
2
Our Array Shape...
(4, 3)
Number of Elements in the Array...
12
Result...
[[71 55 91]
[-- 33 39]
[73 -- 51]
[90 45 --]]

以上是 屏蔽一个数组，其中数据完全等于 Numpy 中的值 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297108.html

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