import numpy.ma as ma x = np.array([1,2,3,5,7,4,3,2,8,0]) mask = x < 5 mx = ma.array(x,mask=mask) mask array([ True, True, True, False, False, True, True, True, False, True], dtype=bool) mx masked_array(data = [-- -- -- 5 7 -- -- -- 8 --], mask ...
Numpy中的mask的使用 Numpy中的mask的使⽤ numpy中矩阵选取⼦集或者以条件选取⼦集，⽤mask是⼀种很好的⽅法 简单来说就是⽤bool类型的indice矩阵去选择，mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool)X[mask].shape mask.shape mask[indices[0]] = False mask.shape X[mask].shape X[~mask]....
x =MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True, ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None, shrink=True, order=None) 这个class的属性有很多,但是呢,我们只需要关注三个属性就好了,也就是data,mask和fill_value。其他的属性很难用到,举个例子,比如那个hard_m...
mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) mask[indices[0]] = False plt.scatter(X[mask][:,0],X[mask][:,1],c='g') plt.scatter(X[~mask][:,0],X[~mask][:,1],c='r') 带条件选择替换,比如我们需要将a矩阵内某条件的行置换为888剩余置换为999,可以直接用mask或者再用where一步搞定: ...
ma是Mask的缩写,关于Mask的解释,如果有PS的基础,可以理解为蒙版,如果有计算机网络的基础,可以理解为掩码。Mask array是专门用于提取数组中特定元素构成的新数组的中间数组。 类比的话,如果说原数组是一块棋盘,每个位置都写了特定数字,那么Mask array就是和原棋盘大小相同的一块布,只是上边有几个洞。那么,把这块布盖...
Construction:: x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True, ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None, shrink=True, order=None) 这个class的属性有很多,但是呢,我们只需要关注三个属性就好了,也就是data,mask和fill_value。其他的属性很难用到,举个...
掩码数组子模块的ma.array() 函数和NumPy的np.array()函数类似,可以直接将列表生成掩码数组,默认mask参数为False,生成的数组类型是MaskedArray类。数组掩码处理后,无论是查找最大值、最小值,还是计算均值、方差,都不用再担心数据是否无效的问题了。 AI检测代码解析 ...
numpy.ma.mask:表示掩码数组中的掩码值。 numpy.ma.masked_invalid:屏蔽数组中无效的(NaN, Inf)元素。 numpy.ma.masked_greate, numpy.ma.masked_less:掩码大于或小于给定值的元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5]) # Create a masked arr...
where(mask, arr, 0) print(result) # 输出:[40 50 0 0 0] 在这个例子中,我们使用np.where()函数的第二个参数指定了一个与原始数组相同形状的零数组。然后,我们使用np.where()函数将满足条件的元素的值填充到这个零数组中。输出结果是一个包含满足条件的元素的值和一个填充为零的数组。在这个例子中,...
numpy中矩阵选取子集或者以条件选取子集,用mask是一种很好的方法。 简单来说就是用bool类型的indice矩阵去选择。 mask = np.ones(X.shape[0], dtype=bool) X[mask].shape mask.shape mask[indices[0]] =Falsemask.shape X[mask].shape X[~mask].shape ...