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法律研究NumPy 中掩蓋包含掩蓋值的二維陣列的列
要掩蓋包含掩蓋值的二維陣列的列，請在 NumPy 中使用 **np.ma.mask_cols()** 方法。掩蓋陣列是標準 numpy.ndarray 和掩蓋的組合。掩蓋要麼是 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。
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，並且可以很好地與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合使用。
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 int 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)
建立一個掩蓋陣列並掩蓋其中一些無效值 -
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)獲取掩蓋陣列的維度 -
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
獲取掩蓋陣列的形狀 -
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)獲取掩蓋陣列的元素數量 -
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要掩蓋包含掩蓋值的二維陣列的列，請在 NumPy 中使用 np.ma.mask_cols() 方法 -
print("
Result...
",np.ma.mask_cols(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)
# To mask columns of a 2D array that contain masked values, use the np.ma.mask_cols() method in Numpy
print("
Result...
",np.ma.mask_cols(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 Result... [[-- -- 81] [-- -- 39] [-- -- 51] [-- -- 67]]
更新於： 2022年2月4日
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