在 NumPy 中掩蓋給定區間之外的陣列


要掩蓋給定區間之外的陣列,請在 Python NumPy 中使用 **numpy.ma.masked_outside()** 方法。這是 masked_where 的快捷方式,其中條件在 x 位於區間 [v1,v2] 之外時為真 (x < v1)|(x > v2)。邊界 v1 和 v2 可以以任何順序給出。

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,要麼是布林值陣列,用於確定關聯陣列的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([[83, 55, 73], [90, 49, 39], [73, 87, 51], [82, 45, 67]])
print("Array...
", arr)

獲取陣列的型別:

print("
Array type...
", arr.dtype)

獲取陣列的維度:

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

獲取陣列的形狀:

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

獲取陣列的元素個數:

print("
Number of Elements in the Array...
",arr.size)

要掩蓋給定區間之外的陣列,請在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_outside() 方法。這裡,我們將設定區間,即掩蓋 65 和 85 之外的值:

print("
Result...
",np.ma.masked_inside(arr, 65, 85))

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([[83, 55, 73], [90, 49, 39], [73, 87, 51], [82, 45, 67]])
print("Array...
", arr) # Get the type pf array print("
Array type...
", arr.dtype) # Get the dimensions of the Array print("
Array Dimensions...
",arr.ndim) # Get the shape of the Array print("
Our Array Shape...
",arr.shape) # Get the number of elements of the Array print("
Number of Elements in the Array...
",arr.size) # To mask an array outside a given interval, use the numpy.ma.masked_outside() method in Python Numpy # Here, we will set the interval i.e. to mask outside 65 and 85 print("
Result...
",np.ma.masked_inside(arr, 65, 85))

輸出

Array...
[[83 55 73]
[90 49 39]
[73 87 51]
[82 45 67]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 3)

Number of Elements in the Array...
12

Result...
[[-- 55 --]
[90 49 39]
[-- 87 51]
[-- 45 --]]

更新於:2022年2月4日

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