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([10,20,30,-1,50])masked_arr=ma.masked_array(arr,mask=arr<0...
2.17.1 masked_array 原理 NumPy 的 masked_array 是处理缺失值的一种优雅方案。它通过在一个数据数组上添加一个布尔掩码数组,来标记哪些元素是缺失的。 掩码数组的基本概念:什么是掩码数组,为什么需要它。 创建掩码数组:如何创建和初始化 masked_array。 掩码数组的属性: understanding the attributes of a masked_...
代码#1: # Python program explaining# numpy.MaskedArray.allequal() method# importing numpy as geek# and numpy.ma module as maimportnumpyasgeekimportnumpy.maasma# creating 1st input arrayin_arr1=geek.array([1e8,1e-5,-15.0])print("1st Input array : ",in_arr1)# Now we are creating 1s...
ma.array([1, 2, 3, 4, 5]) # applying MaskedArray.__or__() method print(gfg.__or__(2)) Python Copy输出:[3 2 3 6 7] Python Copy示例#2:# import the important module in python import numpy as np # make an array with numpy gfg = np.ma.array([[1, 2, 3, 4, 5], ...
y=ma.array([1,2,3],mask=[0,1,0]) 1. 如果要构造一个,所有与1.e20相差不多的值视为无效值的Masked array,可以这样写: z=ma.masked_values([1.0,1.e20,3.0,4.0],1.e20) 1. 此外,还有许多构造Masked array的方法,可以看Constructing masked arrays。
>>>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 = [-- -- --57-- -- --8--], ...
接下来,我们需要定义一个函数,该函数将接收数据和掩蔽指数(即我们要在哪些位置加掩蔽)。我们可以使用 NumPy 的掩蔽数组(Masked Array)来实现这一点。 defapply_mask(data,mask_value):""" 在数据的对角线位置应用掩蔽 :param data: 输入数组 :param mask_value: 掩蔽的值(通常为 np.nan 或 0) ...
y=ma.array([1,2,3],mask=[0,1,0]) 如果要构造一个,所有与1.e20相差不多的值视为无效值的Masked array,可以这样写: z=ma.masked_values([1.0,1.e20,3.0,4.0],1.e20) 此外,还有许多构造Masked array的方法,可以看Constructing masked arrays。
isnan(array)) else: array = np.ma.masked_array(array, (array == nodata) | np.isnan(array)) # 拼接数组 if 0 == i: out_array = array[np.newaxis, :, :] else: out_array = np.ma.concatenate((out_array, array[np.newaxis, :, :]), axis=0) return out_array 2.4 多进程分块...
masked_array(data = [-- -- -- 5 7 -- -- -- 8 --], mask = [ True True True False False True True True False True], fill_value = 999999) 掩码数组具有三个属性:data、mask、fill_value;data表示原始数值数组>,mask表示获得掩码用的布尔数组,fill_value表示的填充值替代无效值之>后的数组...