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法學計算 NumPy 中連續元素之間的差值並追加數字陣列
要計算掩碼陣列中連續元素之間的差值，請在 Python NumPy 中使用 **MaskedArray.ediff1d()** 方法。“**to_end**”引數設定要追加到返回差值末尾的數字陣列。
此函式等效於考慮掩碼值的 numpy.ediff1d，詳情請參見 numpy.ediff1d。
掩碼陣列是標準 numpy.ndarray 和掩碼的組合。掩碼可以是 nomask（表示關聯陣列中沒有無效值），也可以是布林陣列，用於確定關聯陣列中每個元素的值是否有效。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 numpy.array() 方法建立一個包含整數元素的陣列：
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)建立一個掩碼陣列並將其中的某些元素標記為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)獲取掩碼陣列的型別：
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
獲取掩碼陣列的維度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)獲取掩碼陣列的形狀：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
獲取掩碼陣列的元素個數：
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要計算掩碼陣列中連續元素之間的差值，請在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.ediff1d() 方法。“to_end”引數設定要追加到返回差值末尾的數字陣列：
appendArr = np.array([996, 997, 998, 999])
print("
Result..
.", np.ediff1d(maskArr, to_end=appendArr))示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)
# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)
# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To compute the differences between consecutive elements of a masked array, use the MaskedArray.ediff1d() method in Python Numpy
# The "to_end" parameter sets the array of number(s) to append at the end of the returned differences.
appendArr = np.array([996, 997, 998, 999])
print("
Result..
.", np.ediff1d(maskArr, to_end=appendArr))輸出
Array... [[65 68 81] [93 33 76] [73 88 51] [62 45 67]] Our Masked Array... [[-- 68 81] [93 33 76] [73 -- 51] [62 45 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Number of elements in the Masked Array... 12 Result.. . [ 3 13 12 -60 43 -3 15 -37 11 -17 22 996 997 998 999]
更新於：2022年2月5日
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