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法學研究在NumPy中返回一個包含相同資料但具有新形狀的掩碼陣列
要返回一個包含相同資料但具有新形狀的掩碼陣列，請在NumPy中使用 **ma.MaskedArray.reshape()** 方法。賦予陣列新的形狀而無需更改其資料。新形狀應與原始形狀相容。如果提供的是整數，則結果將是一個長度為該整數的一維陣列。
順序決定了陣列資料是否應按C語言(行主序)或FORTRAN(列主序)順序檢視。返回一個包含相同資料但具有新形狀的掩碼陣列。結果是對原始陣列的檢視；如果無法實現此目的，則會引發ValueError。
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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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掩蓋其中一些無效元素：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 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數量：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要返回一個包含相同資料但具有新形狀的掩碼陣列，請使用ma.MaskedArray.reshape()方法。賦予陣列新的形狀而無需更改其資料。掩碼陣列的新形狀設定為6x1作為引數。新形狀應與原始形狀相容。如果提供的是整數，則結果將是一個長度為該整數的一維陣列：
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1)))示例
# Python ma.MaskedArray - Return a masked array containing the same data but with a new shape
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[78, 85, 51], [56, 33, 97]])
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
# The masked array is 1x6
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 1, 0, 0, 0, 1]])
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 return a masked array containing the same data, but with a new shape, use the ma.MaskedArray.reshape() method in Numpy
# Give a new shape to the array without changing its data
# The new shape of the masked array is set to 6x1 as a parameter
# The new shape should be compatible with the original shape.
# If an integer is supplied, then the result will be a 1-D array of that length
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1)))輸出
Array... [[78 85 51] [56 33 97]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[78 -- 51] [56 33 --]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (2, 3) Elements in the Masked Array... 6 Result... [[78] [--] [51] [56] [33] [--]]
更新於：2022年2月2日
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