nomask 表示相关数组中均是有效值 布尔数组 表示相关数组对应值是否有效的布尔值 False 表示对应的值是有效值,不进行遮盖 True 表示对应的值是无效值,进行遮盖 numpy.ma 模块最主要的就是 MaskedArray 类,它是 numpy.ndarray 的子类。 创建掩膜数组 numpy,ma模块中提供了多种方法用以创建掩膜数组,主要都是基于...
IfNone, a default based on the data-typeisused. data就不多说了,一个array_like,tuple,list,ndarray都行。 mask是一个只包含True和False的ndarray,它的shape和data一致,这个数组是让你指定需要掩盖的值的,标记为True的数据会被掩盖掉。被掩盖的位置会变成 –(这是两个短横杠,类型是MaskedConstant) fill_v...
numpy.ma.masked_array:从现有数组和掩码中创建一个掩码数组。 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...
An array class with possibly masked values. Masked values of True exclude the corresponding element from any computation. MaskedArray是一个可能带有掩膜信息的数组,对于它的任何计算都是只针对掩膜值为True的数值上的。 Construction:: x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=...
mask = [False False False False False], fill_value = 999999) ) 范例2: # import the important module in pythonimportnumpyasnp# make an array with numpygfg = np.ma.array([[1,2,3,4,5], [6,5,4,3,2]])# applying MaskedArray.__divmod__() methodprint(gfg.__divmod__(3)) ...
numpy.ma.make_mask Create a boolean maskfroman array. 三、创建Numpy数组 1、一般创建方法 #创建一维数组>>> a = np.array([0, 1, 2, 3])>>>a array([0,1, 2, 3])>>>a.ndim1 >>>a.shape (4,)>>>len(a)4#创建二维及多维数组>>> b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]...
np.ma.MaskedArray(data=arr,mask=invalid_mask)有时使用负值或字符串标记数组中的无效记录。如果知道被掩盖的值，例如-999，也可以使用np.ma.masked_values（arr，value = -999）创建一个掩码数组。任何以掩码数组为参数的numpy操作都会自动忽略这些无效记录，如下所示。import math defis_prime(n):assert n >1...
masked_array([0, 0, 0.3525000000000009, 0.35249999999999915, 0, 0], mask=[True, True, False, False, True, True]), 'tukey53H_norm': ma.masked_array([0, 0, 0.07388721803621254, 0.07388721803621218, 0, 0], mask = [True, True, False, False, True, True]) } flags = {'tukey53H_norm'...
Likewise this creates an array ofcomplexnumbers In: arange(7, dtype='D') Out: array([0.+0.j,1.+0.j,2.+0.j,3.+0.j,4.+0.j,5.+0.j,6.+0.j]) dtype构造器 我们有多种创建数据类型的方式。 以浮点数据为例(请参见本书代码包的Chapter02文件夹中的dtypeconstructors.py文件),如下所示...
numpy.array:创建新的NumPy数组 # Create an array using np.array() arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) Ouput: [1 2 3 4 5] numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 # Create a 2-dimensional array of zeros arr = np.zeros((3, 4)) ...