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法律研究在 Numpy 中使用 logical_or 運算子組合兩個掩模
要使用 logical_or 運算子組合兩個掩模，可以在 Python Numpy 中使用 mask_or() 方法。如果 copy 引數為 False 並且其中一個輸入為 nomask，則返回其他輸入掩模的檢視。預設值為 False。shrink 引數表示是否在所有值為 False 的情況下將輸出縮小為 nomask。預設值為 True。此函式返回 mask1 或 mask2 中掩蓋的結果掩模值。如果另一個為 nomask（即 False），則結果可能是 mask1 或 mask2 的檢視。
步驟
首先，匯入所需庫 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
掩模 1 和掩模 2 −
mask1 = np.ma.make_mask([0, 0, 1, 0, 0]) mask2 = np.ma.make_mask([0, 1, 0, 1, 0])
顯示掩模 −
print("Mask1...
", mask1)
print("Mask2...
", mask2)要使用 logical_or 運算子組合兩個掩模，請在 Python Numpy 中使用 mask_or() 方法 −
print("
Result...
",np.ma.mask_or(mask1, mask2))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Masks
mask1 = np.ma.make_mask([0, 0, 1, 0, 0])
mask2 = np.ma.make_mask([0, 1, 0, 1, 0])
print("Mask1...
", mask1)
print("Mask2...
", mask2)
# To combine two masks with the logical_or operator, use the mask_or() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.mask_or(mask1, mask2))輸出
Mask1... [False False True False False] Mask2... [False True False True False] Result... [False True True True False]
更新於： 2022 年 2 月 4 日
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