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法學返回一個掩碼陣列，包含相同的資料，但形狀在NumPy中被視為行主序
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。賦予陣列一個新形狀而不改變其資料。“**order**”引數設定順序。“C”順序決定陣列資料是否應按C語言(行主序)的方式檢視。
新形狀應該與原始形狀相容。如果提供一個整數，則結果將是一個具有該長度的一維陣列。
order引數決定陣列資料是按C語言(行主序)還是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，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，並將其中一些標記為無效：
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個數：
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()。順序由“order”引數設定。“C”順序決定陣列資料是否應按C語言(行主序)的方式檢視：
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1),order='C'))示例
# Python ma.MaskedArray - Return a masked array containing the same data but with a new shape
# viewed as row-major order
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
# The order is set using the "order" parameter
# The 'C' order determines whether the array data should be viewed as in C (row-major)
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1),order='C'))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4日
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