在 Numpy 中沿轴 0 连接一系列掩码数组

要沿轴 0 连接一系列掩码数组,请使用Python Numpy 中的方法。使用“ axis ”参数设置轴。axis 参数指定新轴在结果维度中的索引。例如,如果axis=0,它将是第一个维度,如果axis=-1,它将是最后一个维度。ma.stack()

out 参数(如果提供)是放置结果的目的地。形状必须正确,与未指定 out 参数时返回的堆栈相匹配。

该函数返回堆叠数组比输入数组多一维。它适用于 _data 和 _mask(如果有)。

脚步

首先,导入所需的库 -

import numpy as np

importnumpy.maas ma

使用以下方法创建数组 1,一个具有 int 元素的 3x3 数组-numpy.arange()

arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))

print("Array1...\n", arr1)

print("\nArray type...\n", arr1.dtype)

创建一个掩码数组1 -

arr1 = ma.array(arr1)

掩码阵列1 -

arr1[0, 1] = ma.masked

arr1[1, 1] = ma.masked

显示屏蔽阵列 1 -

print("\nMasked Array1...\n",arr1)

使用以下方法创建数组 2,另一个 3x3 数组,其中包含 int 元素-numpy.arange()

arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))

print("\nArray2...\n", arr2)

print("\nArray type...\n", arr2.dtype)

创建一个掩码数组2 -

arr2 = ma.array(arr2)

掩码 Array2 -

arr2[2, 1] = ma.masked

arr2[2, 2] = ma.masked

显示屏蔽阵列 2 -

print("\nMasked Array2...\n",arr2)

要沿特定轴加入一系列掩码数组,请使用该方法。使用“axis”参数设置轴 -ma.stack()

print("\nResult of joining arrays...\n",ma.stack((arr1, arr2), axis = 0))

示例

import numpy as np

importnumpy.maas ma

# Array 1

# Creating a 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method

arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))

print("Array1...\n", arr1)

print("\nArray type...\n", arr1.dtype)

# Get the dimensions of the Array

print("\nArray Dimensions...\n",arr1.ndim)

# Get the shape of the Array

print("\nOur Array Shape...\n",arr1.shape)

# Get the number of elements of the Array

print("\nElements in the Array...\n",arr1.size)

# Create a masked array

arr1 = ma.array(arr1)

# Mask Array1

arr1[0, 1] = ma.masked

arr1[1, 1] = ma.masked

# Display Masked Array 1

print("\nMasked Array1...\n",arr1)

# Array 2

# Creating another 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method

arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))

print("\nArray2...\n", arr2)

print("\nArray type...\n", arr2.dtype)

# Get the dimensions of the Array

print("\nArray Dimensions...\n",arr2.ndim)

# Get the shape of the Array

print("\nOur Array Shape...\n",arr2.shape)

# Get the number of elements of the Array

print("\nElements in the Array...\n",arr2.size)

# Create a masked array

arr2 = ma.array(arr2)

# Mask Array2

arr2[2, 1] = ma.masked

arr2[2, 2] = ma.masked

# Display Masked Array 2

print("\nMasked Array2...\n",arr2)

# To join a sequence of masked arrays along specific axis, use the ma.stack() method in Python Numpy

# The axis is set using the "axis" parameter

print("\nResult of joining arrays...\n",ma.stack((arr1, arr2), axis = 0))

输出结果
Array1...

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 7 8]]

Array type...

int64

Array Dimensions...

2

Our Array Shape...

(3, 3)

Elements in the Array...

9

Masked Array1...

[[0 -- 2]

[3 -- 5]

[6 7 8]]

Array2...

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 7 8]]

Array type...

int64

Array Dimensions...

2

Our Array Shape...

(3, 3)

Elements in the Array...

9

Masked Array2...

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 -- --]]

Result of joining arrays...

[[[0 -- 2]

[3 -- 5]

[6 7 8]]

[[0 1 2]

[3 4 5]

[6 -- --]]]

以上是 在 Numpy 中沿轴 0 连接一系列掩码数组 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/297109.html

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