在 NumPy 中返回沿给定轴的屏蔽数组元素的标准偏差

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要返回掩码数组元素的标准偏差，请使用ma. MaskedArray.std()在 Numpy 中。使用轴参数设置轴。

返回数组元素的标准偏差，即分布分布的度量。默认情况下为展平数组计算标准偏差，否则在指定轴上计算。

轴参数是计算标准偏差的一个或多个轴。默认是计算展平数组的标准差。如果这是一个整数元组，则在多个轴上执行标准偏差，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。

dtype 是用于计算标准偏差的类型。对于整数类型的数组，默认值为 float64，对于浮点类型的数组，它与数组类型相同。

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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...\n", arr)
print("\nArray type...\n", arr.dtype)

获取数组的维度 -

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

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, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("\nOur Masked Array\n", maskArr)
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("\nElements in the Masked Array...\n",maskArr.size)

要返回掩码数组元素的标准偏差，请使用 ma. 在 Numpy 中。使用轴参数设置轴 -MaskedArray.std()

res = maskArr.std(axis = 0)
print("\nResult..\n.", res)

示例

import numpy as np
importnumpy.maas ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...\n", arr)
print("\nArray type...\n", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("\nOur Masked Array\n", maskArr)
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("\nElements in the Masked Array...\n",maskArr.size)
# To return the standard deviation of the masked array elements, use the ma.MaskedArray.std() in Numpy
# The axis is set using the axis parameter
res = maskArr.std(axis = 0)
print("\nResult..\n.", res)
输出结果
Array...
[[55 85 68 84]
[67 33 39 53]
[29 88 51 37]
[56 45 99 85]]
Array type...
int64
Array Dimensions...
2
Our Masked Array
[[-- -- 68 84]
[67 33 -- 53]
[29 88 51 --]
[56 -- 99 85]]
Our Masked Array type...
int64
Our Masked Array Dimensions...
2
Our Masked Array Shape...
(4, 4)
Elements in the Masked Array...
16
Result..
. [15.965240019770729 27.5 19.871811414385174 14.854853303438128]

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