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...
用法: ma.MaskedArray.argsort(axis=<no value>, kind=None, order=None, endwith=True, fill_value=None)返回沿指定轴对数组进行排序的索引的 ndarray。屏蔽值预先填充到 fill_value 。参数: axis: 整数,可选 要排序的轴。如果 None 是默认值,则使用展平数组。 kind: {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘...
mask=False, fill_value=999999) >>>x.ptp()10 此示例显示当输入是有符号整数数组时可以返回负值。 >>>y = np.ma.MaskedArray([[1,127],...[0,127],...[-1,127],...[-2,127]], dtype=np.int8)>>>y.ptp(axis=1) masked_array(data=[126,127,-128,-127], mask=False, fill_value=9...
语法:numpy.MaskedArray.__ror__ 返回:返回Value|Self。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到每个元素都是或与作为参数传递的值。 # import the important module in pythonimportnumpyasnp# make an array with numpygfg=np.ma.array([1,2,3,4,5])# applying MaskedArray.__ror__() methodprint(gfg._...
zeros((256, 256)) zeros[(xs, ys)] = zs zmask = ma.masked_array(zeros, mask=zeros == 0) # Use Chauvenet's criterion to find the outliers if outliers is not None: d_max = np.abs(zmask - zmask.mean()) / zmask.std() return ma.masked_array(zmask, mask=d_max >= outliers...
# import the important module in pythonimportnumpyasnp# make an array with numpygfg=np.array([1.45,2.32,3.98,4.41,5.55,6.12])# applying MaskedArray.___() methodprint(np.ma.MaskedArray.__abs__(gfg)) Python Copy 输出: [123456] Python...
ma as ma # 创建一个简单的数据数组 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个掩码数组 mask = np.array([False, True, False, True, False]) # True 表示该位置的数据无效 masked_data = ma.array(data, mask=mask) print(f"数据数组: {data}") print(f"掩码数组: {mask}") ...
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)) ...
Python | Numpy MaskedArray。 _ _ ABS _ 哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python-num py-masked array- _ ABS / **numpy.ma.MaskedArray class**是 ndarray 的一个子类,设计用于处理缺少数据的数值数组。借助 Numpy MaskedArr 开发文档
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 ...