@文心快码masked_array怎么转成正常array 文心快码 在NumPy中,将掩码数组(masked array)转换为普通数组(ndarray)可以通过以下几种方式实现: 使用.data属性: 掩码数组(numpy.ma.MaskedArray)有一个.data属性,它直接访问数组的实际数据部分。 需要注意的是,这种方法会忽略掩码信息,可能会导致数据的不一致性。 python ...
ma.masked_less(data, value):屏蔽小于指定值的元素。 从现有数组创建 如果已有一个 NumPy 数组并需要为其添加掩码,可以使用ma.masked_array方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 从现有数组创建掩码数组 arr=np.array([10,20,30,-1,50])masked_arr=ma.masked_array(arr,mask=arr<0...
分割masked array 官方网站参考 当从数据中得到了带有掩膜的数组,我们通常想要带着掩膜一起操作。但numpy的常规操作很多时候难以将掩膜带到结果中。 建立masked array import numpy as np a = np.ma.array([1, 2, 3], mask = [0, 1, 0]) ''' a masked_array(data=[1, --, 3], mask=[False,...
此外,还有许多构造Masked array的方法,可以看Constructing masked arrays。 使用numpy.ma 1)构造Masked array Masked array由两部分组成:①标准ndarray;②Mask array;两者尺寸相同。 有多种构造Masked array的方法: 直接引入MaskedArray类; 两种Masked array构造器,array与masked_array: 其它方法(常用的被我用红色标注):...
>>> x = np.ma.array(np.arange(4), mask=[1,1,0,0]) >>> x.shape = (2,2) >>> x masked_array( data=[[--, --], [2, 3]], mask=[[ True, True], [False, False]], fill_value=999999) >>> x.argmin(axis=0, fill_value=-1) array([0, 0]) >>> x.argmin(axis=...
masked_array( data=[[1.,0.,0.], [0.,1.,0.], [0.,0.,1.]], mask=False, fill_value=1e+20)>>>x.nonzero() (array([0,1,2]), array([0,1,2])) 被屏蔽的元素被忽略。 >>>x[1,1] = ma.masked>>>x masked_array( ...
Method/Function: masked_array 导入包: numerixma 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def recache(self): #if self.axes is None: print 'recache no axes' #else: print 'recache units', self.axes.xaxis.units, self.axes.yaxis.units x = ma.asarray(...
numpy.ma.MaskedArray类是ndarray的一个子类,旨在处理有缺失数据的数字数组。在NumpyMaskedArray.__or__方法的帮助下,我们可以得到被作为参数提供的值OR的元素。 语法:numpy.MaskedArray.__or__ 返回:返回self|value。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到每个元素都是或由作为参数传递的值。
Python Numpy MaskedArray.__abs__ numpy.ma.MaskedArray类是ndarray的一个子类,旨在操作有缺失数据的数字数组。在NumpyMaskedArray.__abs__操作符的帮助下,我们可以找到数组中每一个元素的绝对值。假设我们有一个数值31.74,在MaskedArray.__abs__()的帮助下,它将被转换为31。
(1,))],fill_value=-1)# 1. Item access -> field access:# `.fill_value` becomes an array and falls back to the defaultsubma_1=ma[0]['a']# >>> subma_1# masked_array(data=[1],# mask=[False],# fill_value=[999999],# dtype=int32)assertsubma_1.fill_value.shape==(1,)...