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法律研究在 NumPy 中查詢掩碼陣列中連續的未掩碼資料
要查詢掩碼陣列中連續的未掩碼資料，請使用 Python NumPy 中的 numpy.ma.flatnotmasked_contiguous。slice_list 引數是有序的切片物件序列（開始索引、結束索引）。
掩碼陣列是標準 numpy.ndarray 和掩碼的組合。掩碼為 nomask，表示關聯陣列中沒有無效值，或者為布林陣列，該陣列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 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掩碼為無效 -
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 -
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
返回一個布林值，表示資料是否連續 -
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())要查詢掩碼陣列中連續的未掩碼資料，請使用 numpy.ma.flatnotmasked_contiguous -
print("
Result...
",np.ma.flatnotmasked_contiguous(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)
# Return a boolean indicating whether the data is contiguous
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())
# To find contiguous unmasked data in a masked array, use the numpy.ma.flatnotmasked_contiguous in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.flatnotmasked_contiguous(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 Check whether the data is contiguous? True Result... [slice(2, 3, None), slice(4, 7, None), slice(8, 10, None), slice(11, 12, None)]
更新於： 04-Feb-2022
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