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法學在NumPy中掩蓋資料完全等於某個值的陣列
要掩蓋資料完全等於某個值的陣列，請使用Python NumPy中的**numpy.ma.masked_object()**方法。此函式類似於masked_values，但僅適用於物件陣列：對於浮點數，請改用masked_values。
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。
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([[71, 55, 91], [82, 33, 39], [73, 82, 51], [90, 45, 82]])
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)要掩蓋資料完全等於某個值的陣列，請使用Python NumPy中的numpy.ma.masked_object()方法：
print("
Result...
",np.ma.masked_object(arr, 82))
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([[71, 55, 91], [82, 33, 39], [73, 82, 51], [90, 45, 82]])
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 where the data is exactly equal to value, use the numpy.ma.masked_object() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.masked_object(arr, 82))輸出
Array... [[71 55 91] [82 33 39] [73 82 51] [90 45 82]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Array Shape... (4, 3) Number of Elements in the Array... 12 Result... [[71 55 91] [-- 33 39] [73 -- 51] [90 45 --]]
更新於：2022年2月4日
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