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法律研究在NumPy中使用掩碼陣列元素除以給定標量元素並返回商和餘數的陣列
在Python NumPy中，要使用掩碼陣列元素除以給定標量元素並返回商和餘數的陣列，可以使用**ma.MaskedArray.__rdivmod__()**方法。掩碼陣列是標準numpy.ndarray和掩碼的組合。掩碼要麼是nomask，表示關聯陣列的任何值均有效，要麼是布林陣列，用於確定關聯陣列的每個元素的值是否有效。
NumPy 提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援各種硬體和計算平臺，並且與分散式、GPU和稀疏陣列庫配合良好。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用numpy.array()方法建立包含整數元素的陣列 -
arr = np.array([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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 =[[0, 0, 1], [ 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)標量 -
val = 35
print("
The given value...
",val)要使用掩碼陣列元素除以給定標量元素並返回商和餘數的陣列，可以使用ma.MaskedArray.__rdivmod__()方法 -
print("
Resultant Arrays...
",maskArr.__rdivmod__(val))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([[85, 68, 35, 84], [67, 33, 109, 53], [29, 88, 105, 37], [56, 45, 70, 85]])
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, 1, 0],
[0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 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)
# The scalar
val = 35
print("
The given value...
",val)
# To divide a given scalar element with masked array elements and return arrays with Quotient and Remainder,
# use the ma.MaskedArray.__rdivmod__() method
print("
Resultant Arrays...
",maskArr.__rdivmod__(val))輸出
Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 35 84] [67 33 -- 53] [29 88 105 --] [56 -- 70 85]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 4) Elements in the Masked Array... 16 The given value... 35 Resultant Arrays... (masked_array( data=[[--, --, 1, 0], [0, 1, --, 0], [1, 0, 0, --], [0, --, 0, 0]], mask=[[ True, True, False, False], [False, False, True, False], [False, False, False, True], [False, True, False, False]], fill_value=999999), masked_array( data=[[--, --, 0, 35], [35, 2, --, 35], [6, 35, 35, --], [35, --, 35, 35]], mask=[[ True, True, False, False], [False, False, True, False], [False, False, False, True], [False, True, False, False]], fill_value=999999))
更新於: 2022年2月4日
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