在 Numpy 中返回轴 0 上的掩码数组元素的平均值
要返回掩码数组元素的平均值,请使用Python Numpy 中的方法。“ axis ”参数用于对数组进行平均的轴。如果没有,则在展平的阵列上进行平均。MaskedArray.average()
权重参数表明每个元素在计算平均值中的重要性。权重数组可以是一维的,也可以是与 a 相同的形状。如果 weights=None,则假定 a 中的所有数据的权重等于 1。一维计算是 -
avg = sum(a * weights) / sum(weights)
该函数返回沿指定轴的平均值。当返回为 True 时,返回一个元组,其中平均值作为第一个元素,权重之和作为第二个元素。如果 a 是整数类型并且浮点数小于 float64,则返回类型为 np.float64,否则返回输入数据类型。如果返回,sum_of_weights 始终为 float64。
脚步
首先,导入所需的库 -
import numpy as npimportnumpy.maas ma
使用该方法创建一个包含 int 元素的数组-numpy.array()
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])print("Array...\n", arr)
创建一个屏蔽数组并将其中一些屏蔽为无效 -
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])print("\nOur Masked Array...\n", maskArr)
获取掩码数组的类型 -
print("\nOur Masked Array type...\n", maskArr.dtype)
获取 Masked Array 的尺寸 -
print("\nOur Masked Array Dimensions...\n",maskArr.ndim)
获取蒙面阵列的形状 -
print("\nOur Masked Array Shape...\n",maskArr.shape)
获取 Masked Array 的元素数量 -
print("\nNumber of elements in the Masked Array...\n",maskArr.size)
要返回掩码数组元素的平均值,请使用Python Numpy 中的方法。“axis”参数用于对数组进行平均的轴。如果没有,则在展平的阵列上进行平均 -MaskedArray.average()
resArr = np.ma.average(maskArr, axis = 0)print("\nResultant Array..\n.", resArr)
示例
import numpy as np输出结果importnumpy.maas ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...\n", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("\nOur Masked Array...\n", maskArr)
# Get the type of the masked array
print("\nOur Masked Array type...\n", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("\nOur Masked Array Dimensions...\n",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("\nOur Masked Array Shape...\n",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("\nNumber of elements in the Masked Array...\n",maskArr.size)
# To return the average of the masked array elements, use the MaskedArray.average() method in Python Numpy
# The "axis" parameter is used to axis along which to average the array.
# If None, averaging is done over the flattened array.
resArr = np.ma.average(maskArr, axis = 0)
print("\nResultant Array..\n.", resArr)
Array...[[65 68 81]
[93 33 76]
[73 88 51]
[62 45 67]]
Our Masked Array...
[[-- -- 81]
[93 33 76]
[73 -- 51]
[62 -- 67]]
Our Masked Array type...
int64
Our Masked Array Dimensions...
2
Our Masked Array Shape...
(4, 3)
Number of elements in the Masked Array...
12
Resultant Array..
. [76.0 33.0 68.75]
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