掩码数组可以通过numpy.ma.array方法直接创建,并指定掩码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportnumpy.maasma # 创建一个掩码数组 data=np.array([1,2,3,-999,5])mask=[False,False,False,True,False]masked_arr=ma.a
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.cumprod() method# importing numpy as geek# and numpy.ma module as maimportnumpyasgeekimportnumpy.maasma# creating input arrayin_arr=geek.array([[1,2],[3,-1],[5,-3]])print("Input array : ",in_arr)# Now we are creating a ma...
numpy.ma.MaskedArray类是ndarray的一个子类,旨在处理有缺失数据的数字数组。在Numpy MaskedArray.__mod__的帮助下,掩码数组中的每个元素都被二进制运算符操作,即mod(%)。请记住,我们可以在数组中使用任何类型的值,mod的值作为MaskedArray.__mod__()的参数被应用。
import numpy as np import as ma 1. 2. 如果要构造一个第二个元素是非法元素的数组,我们可以这样写: 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) ...
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 ...
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 多进程分块计算 为避免内存爆炸的风险,需要分块...
to_array() //转化为 numpy array to_file(filename) //输出到文件 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator ...
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 --], ...
NumPy的MaskedArray 类似于二维ndarray 1.3 索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其它元数据。构建Series或DataFrame时的任何标签都会被转化成一个Index: obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c']) index = obj.index print(index) # Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') Index...