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法律研究返回 NumPy 中一維陣列未掩蓋塊對應的切片列表
要返回與一維陣列未掩蓋塊對應的切片列表，請使用 Python NumPy 中的 **ma.clump_unmasked()**。“塊”定義為陣列的連續區域。返回切片列表，每個切片對應陣列中一個連續的未掩蓋元素區域。
掩碼陣列是標準 numpy.ndarray 和掩碼的組合。掩碼要麼是 nomask（表示關聯陣列中沒有無效值），要麼是布林陣列，它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型元素的陣列：
arr = np.array([65, 68, 81, 93, 33, 39, 62, 45, 67])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
建立一個掩碼陣列並將其中一些元素標記為無效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取掩碼陣列的維度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
獲取掩碼陣列的形狀：
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)獲取掩碼陣列的元素個數：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
返回一個布林值，指示資料是否連續：
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())要返回與一維陣列未掩蓋塊對應的切片列表，請使用 ma.clump_unmasked()。“塊”定義為陣列的連續區域：
print("
Result...
",np.ma.clump_unmasked(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, 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])
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)
# Return a boolean indicating whether the data is contiguous
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())
# To return a list of slices corresponding to the unmasked clumps of a 1-D array, use the ma.clump_unmasked() in Python Numpy
# A "clump" is defined as a contiguous region of the array.
print("
Result...
",np.ma.clump_unmasked(maskArr))輸出
Array... [65 68 81 93 33 39 62 45 67] Array type... int64 Array Dimensions... 1 Our Masked Array [-- -- 81 -- 33 39 62 -- 67] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (9,) Elements in the Masked Array... 9 Check whether the data is contiguous? True Result... [slice(2, 3, None), slice(4, 7, None), slice(8, 9, None)]
更新於：2022年2月4日
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