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_...
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.array(data,mask=mask)print("掩码数组:\n",masked_...
语法:numpy.MaskedArray.__or__ 返回:返回self|value。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到每个元素都是或由作为参数传递的值。 # import the important module in pythonimportnumpyasnp# make an array with numpygfg=np.ma.array([1,2,3,4,5])# applying MaskedArray.__or__() methodprint(gfg.__...
# 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 1st masked ...
importnumpy as npimportnumpy.ma as ma 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]) 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) ...
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。 AI检测代码解析 defapply_mask(data,mask_value):""" 在数据的对角线位置应用掩蔽 :param data: 输入数组 ...
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: AI检测代码解析 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: ...
>>>importnumpy.maasma >>>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--], ...
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 ...
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...