python masked_a.fill_value = 0 print(masked_a) 进行进一步的数据处理:在屏蔽了无效值之后,可以对数组进行进一步的数据处理或分析,而无需担心无效值对结果的影响。通过以上步骤,你可以有效地使用np.ma.masked_invalid函数来处理NumPy数组中的无效值,并确保你的数据分析或计算结果更加准确和可靠。
public static int InvalidIndex { get; } 属性值 Int32 一个表示最大无效索引的值,由提供程序实现确定。 例如,如果最小的有效索引为 0,则此属性将返回 -1。 注解 属性InvalidIndex 用于表示对索引操作(如 方法) LastAssignedPosition 无效的结果。 使用提供程序或实现自己的提供程序时,应使用此属性...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Release v1.12.1-rc3: Fix invalid read in masked softmax (#82272) (#82272) (#82405) · ydwu4/pytorch
本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.masked_invalid 的用法。 用法: ma.masked_invalid(a, copy=True) 屏蔽出现无效值(NaN 或 infs)的数组。 该函数是一个快捷方式masked_where,和健康)状况= ~(np.isfinite(a))。任何预先存在的掩码都会被保留。仅适用于具有 NaNs 或 infs 有意义的 dtype 的数组(即...
numpy.MaskedArray.masked_invalid()函数用于屏蔽出现无效值的数组。该功能是masked_where的快捷方式,有condition = ~(numpy.isfinite(arr))。 语法:numpy.ma.masked_invalid(arr, copy=True) 参数:arr:【ndarray】输入我们要屏蔽的数组。复制:【bool】如果为真(默认),在结果中复制一份 arr。如果为假,就地修改 ...
# 需要导入模块: from numpy import ma [as 别名]# 或者: from numpy.ma importmasked_invalid[as 别名]def_contour_args(self, args, kwargs):ifself.filled: fn ='contourf'else: fn ='contour'Nargs = len(args)ifNargs <=2: z = ma.asarray(args[0], dtype=np.float64) ...
masked_invalid(V, copy=False).ravel() mask = ma.mask_or(U.mask, V.mask, copy=False, shrink=True) if C is not None: C = ma.masked_invalid(C, copy=False).ravel() mask = ma.mask_or(mask, C.mask, copy=False, shrink=True) if mask is ma.nomask: C = C.filled() else: C...
public static int InvalidIndex { get; } 属性值 Int32 一个表示最大无效索引的值,由提供程序实现确定。 例如,如果最小的有效索引为 0,则此属性将返回 -1。 注解 属性InvalidIndex 用于表示对索引操作(如 方法) LastAssignedPosition 无效的结果。 使用提供程序或实现自己的提供程序时,应使用此属性来确定索引...
masked_invalid(a) 屏蔽出现无效值(NaN 或 infs)的数组。 此文档字符串是从 numpy.ma.masked_invalid 复制而来的。 可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。 此函数是 masked_where 的快捷方式,其中 condition = ~(np.isfinite(a))。任何预先存在的掩码都会被保留。仅适用于具有 NaN 或 infs 有意义的 ...