在 NumPy 中掩蓋包含沿軸 1 掩蓋值的二維陣列的行和/或列

要掩蓋包含掩蓋值的二維陣列的行和/或列，請在 NumPy 中使用 **np.ma.mask_rowcols()** 方法。該函式返回輸入陣列的修改版本，根據 axis 引數的值進行掩蓋。

掩蓋包含掩蓋值的二維陣列的整行和/或整列。掩蓋行為使用 axis 引數進行選擇 -

• 如果 axis 為 None，則掩蓋行和列。
• 如果 axis 為 0，則僅掩蓋行。
• 如果 axis 為 1 或 -1，則僅掩蓋列。

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)

建立一個掩蓋陣列並將其中的某些元素標記為無效 -

maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 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行和/或列，請使用 np.ma.mask_rowcols() -

print("
Result...
",np.ma.mask_rowcols(maskArr, axis = 1))

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], [ 0, 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 rows and/or columns of a 2D array that contain masked values, use the np.ma.mask_rowcols() method in Numpy
# The axis is set using the axis parameter
print("
Result...
",np.ma.mask_rowcols(maskArr, axis = 1))

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]
[93 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]]

AmitDiwan

更新於: 2022年2月18日

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