>>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1,2,3,4,5,6]) 数组是MaskedArray时的例子,此函数将不会保留MaskedArray输入的掩码,要保留的话要用ma那个函数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 >>> a=np.ma.arange(3) >>> a[1]=np.ma.masked >>> b=np.arange(...
1. np.ma.masked_invalid()函数 np.ma.masked_invalid()函数是用来解决“不可用值”的问题。在进行数学计算时,有些时候会得到无穷大、NaN(Not a Number)等不可用的结果。 例如: ``` pythonimport numpy as np x = np.array([1.0, 2.0, 0.0]) y = np.array([0.0, 0.0, 0.0]) result = x/y ...
array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 数组是MaskedArray时的例子,此函数将不会保留MaskedArray输入的掩码,要保留的话要用ma那个函数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 >>> a = np.ma.arange...
masked Array:使用带有掩码的NumPy数组,其中掩码指示数据的有效性。 在创建DataFrame时,可以通过index和columns参数来设置行索引和列名。 使用dtypes属性可以查看DataFrame中每列的数据类型。 缺失值处理Pandas会自动处理缺失值,通常用NaN表示,可使用fillna()或dropna()方法处理。
Describe the issue: Hello, For some cases of fill value casting, np.ones_like for a masked array behaves differently depending on whether or not the fill_value has been accessed on the given array. If the _fill_value is None then all wor...
Describe the issue: np.ma.allequal(a, a, fill_value=False) should return True if a is a masked array with the mask being all False It works if the mask is nomask but not if it is [False, False, ...] The bug only occurs if the masks of th...
a=np.array([0,1,np.nan,np.inf,-np.inf])print(np.ma.masked_invalid(a))# [0.0 1.0 -- -- --] あとがき masked arrayはNumPy標準の機能なのに知名度が低いと思います。まあ私も何番目か分からなくなるのを防ぐ以外のメリットが思いつかないので、利用価値が低いのでしょう。でもこの...
masked_array(data=[1.0, 2.0, --, --, 5.0], mask=[False, False, True, True, False], fill_value=1e+20) 在这个例子中,np.nan和np.inf被屏蔽,用--表示。 4. np.ma.masked_invalid函数返回的结果 该函数返回一个掩码数组(MaskedArray),该数组包含以下属性: ...
借助np.ma.mini()方法,我们可以通过使用得到掩码数组的最小值np.ma.mini()方法。 用法:np.ma.mini() 返回:Return the minimum value of masked array. 范例1: 在这个例子中,我们可以通过使用np.ma.mini()方法,我们可以使用此方法获得蒙版数组的最小值。
y=[self.vmin,self.midpoint,self.vmax],[0,0.5,1]returnnp.ma.masked_array(np.interp(value,x...