在NumPy中,将掩码数组(masked array)转换为普通数组(array)可以通过几种方式实现。以下是两种常用的方法: 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,但需要注意的是,这种方法会忽略掩码信息,可能会导致数据的不一致性。 python import numpy as np import numpy...
DeprecationWarning 转为错误 未来警告变更行为 数据类型现在始终为真 在ndarray 子类中不再需要 __getslice__ 和__setslice__ 使用...(省略号)索引 MaskedArrays/常量现在返回 MaskedArray C API 更改 在空数组上的 GUfuncs 和 NpyIter 轴移除 PyArray_MapIterArrayCopyIfOverlap 添加到 NumPy C-API...
ma.masked_greater(data, value):屏蔽大于指定值的元素。 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([10,20,3...
Numpy 已转而使用 pytest 而不是 nose 进行测试 Numpy 不再使用__array_interface__向ctypes施加修改 np.ma.notmasked_contiguous和np.ma.flatnotmasked_contiguous现在总是返回列表 np.squeeze恢复了无法处理axis参数的对象的旧行为 非结构化 void 数组的.item方法现在返回一个字节对象 copy.copy和copy.deepcopy不...
如果out不是有效的ma.MaskedArray,掩码将丢失! 当使用整数类型时,算术运算是模运算的,溢出时不会引发错误。 示例 >>>marr = np.ma.array(np.arange(10), mask=[0,0,0,1,1,1,0,0,0,0])>>>marr.cumsum() masked_array(data=[0,1,3, --, --, --,9,16,24,33], ...
numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 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。
2]: x = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])In [3]: print(x) NumPy 与其他模块(例如 Python 标准库中的math模块)中的函数共享其函数名称。 不建议使用如下所示的导入: from numpy import * 因为它可能会覆盖全局名称空间中已经存在的许多函数,所以不建议这样做。 这可能会导致您的代码出现意外行为,并...
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...
numpy.ma模块中的MaskedArray类是ndarray的子类,带有遮罩。 我们将使用 Lena 图像作为数据源,并假装其中一些数据已损坏。 最后,我们将绘制原始图像,原始图像的对数值,遮罩数组及其对数值。 操作步骤 让我们创建被屏蔽的数组: 要创建一个遮罩数组,我们需要指定一个遮罩。 创建一个随机遮罩,其值为0或1: 代码语言:...
MaskedArray作为numpy.ndarray的子类,继承了numpy.ndarray索引、切片、广播、形状操纵的机制。但在通用函数和比较操作时有所不同,MaskedArray会忽略掩码,因此使用掩码数组时无需考虑无效值。 In [8]: mx.mean() Out[8]: 0.6666666666666666 In [9]: mx > 1 Out[9]: masked_array(data=[False, True, --, ...