資料結構
網路
RDBMS
作業系統
Java
Microsoft Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
JavaScript
PHP
物理
化學
生物
數學
英語
經濟學
心理學
社會科學
時尚研究
法律研究在 Numpy 中轉換輸入到掩碼陣列中，保留子類
要轉換輸入到被掩碼的陣列中保留子類，在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.asanyarray() 方法。該函式返回輸入的 MaskedArray 解釋。
如果輸入是 MaskedArray 的子類，則保留其類。如果輸入已經是 ndarray，則不執行復制。第一個引數是要轉換輸入的任何形式的輸入資料。order 引數建議是使用行優先（“C”）還是列優先（“FORTRAN”）記憶體表示。預設值為 “C”。
步驟
首先，匯入所需庫 -
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，並將其中一些作為無效值進行遮蔽 -
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取陣列的維度 -
print("
Our Masked Array Dimensions...
",arr.ndim)
獲取陣列的形狀 -
print("
Our Masked Array Shape...
",arr.shape)獲取陣列的元素數量 -
print("
Elements in the Masked Array...
",arr.size)
要轉換輸入到被掩碼的陣列中保留子類，使用 numpy.ma.asanyarray() 方法 -
print("
Masked Array...
",np.ma.asanyarray(arr))檢查型別 -
print("
Type...
",type(np.ma.asanyarray(arr)))
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], [ 0, 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 Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
Our Masked Array Shape...
",arr.shape)
# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Masked Array...
",arr.size)
# To convert the input to a masked array conserving subclasses, use the numpy.ma.asanyarray() method in Python Numpy
print("
Masked Array...
",np.ma.asanyarray(arr))
# Check the type
print("
Type...
",type(np.ma.asanyarray(arr)))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] [93 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 Masked Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Type... <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>
更新日期：2022 年 2 月 4 日
132 次瀏覽
廣告