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法學使用Numpy將輸入轉換為至少三維的陣列
要將輸入轉換為至少三維的陣列，請在Python Numpy中使用**ma.atleast_3d()**方法。引數是一個或多個類陣列序列。非陣列輸入將轉換為陣列。已經具有三個或更多維度的陣列將被保留。
該函式返回一個數組或陣列列表，每個陣列的a.ndim >= 3。儘可能避免複製，並返回具有三個或更多維度的檢視。例如，形狀為(N,)的一維陣列將成為形狀為(1, N, 1)的檢視，形狀為(M, N)的二維陣列將成為形狀為(M, N, 1)的檢視。它應用於_data和_mask（如果存在）。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np import numpy.ma as ma
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, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
建立一個掩碼陣列並將其中一些標記為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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數量：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要將輸入轉換為至少三維的陣列，請在Python Numpy中使用ma.atleast_3d()方法：
print("
Result...
",np.atleast_3d(1, maskArr))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, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To convert inputs to arrays with at least three dimensions, use the ma.atleast_3d() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.atleast_3d(1, maskArr))輸出
Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [-- 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 Result... [array([[[1]]]), masked_array( data=[[[--], [--], [81]], [[--], [33], [39]], [[73], [--], [51]], [[62], [--], [67]]], mask=[[[ True], [ True], [False]], [[ True], [False], [False]], [[False], [ True], [False]], [[False], [ True], [False]]], fill_value=999999)]
更新於：2022年2月4日
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