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法律研究在 Numpy 中獲取蒙版陣列的維度
要獲取蒙版陣列的維度，請使用 Python Numpy 中的 ma.MaskedArray.ndim 屬性。蒙版可以是不掩模，表示關聯陣列的任何值都無效，或者一個布林陣列，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() 方法建立一個數組 −
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)獲取陣列的維度 −
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
獲取消耗的總位元組數 −
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)建立一個蒙版陣列，並將其中一些掩模標記為無效 −
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取蒙版陣列的專案大小 −
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)
要獲取蒙版陣列的維度，請使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.ndim 屬性 −
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)
# Get the dimensions of the Array
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the total bytes consumed
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the itemsize of the Masked Array
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)
# To get the dimensions of the Masked Array, use the ma.MaskedArray.ndim attribute in Numpy
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)輸出
Array... [[35 85] [67 33]] Array type... int64 Array itemsize... 8 Array Dimensions... 2 Array nbytes... 32 Our Masked Array [[35 85] [67 --]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array itemsize... 8 Our Masked Array Dimensions... 2
更新於： 17-Feb-2022
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