在 Numpy 中沿负轴加入一系列掩码数组

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要沿负轴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”参数设置负轴 -ma.stack()

print("\nResult of joining arrays...\n",ma.stack((arr1, arr2), axis = -1))

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 negative axis is set using the "axis" parameter
print("\nResult of joining arrays...\n",ma.stack((arr1, arr2), axis = -1))
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 0]
[-- 1]
[2 2]]
[[3 3]
[-- 4]
[5 5]]
[[6 6]
[7 --]
[8 --]]]

以上是 在 Numpy 中沿负轴加入一系列掩码数组 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297110.html

回到顶部