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法學當 NumPy 中的資料型別 (dtype) 與當前資料型別不同時，返回一個新的陣列
要在資料型別與當前資料型別不同時返回一個新陣列，可以使用 Python NumPy 中的 **ma.MaskedArray.__array__(dtype)** 方法。我們將 dtype 引數設定為 float。掩碼陣列是標準 numpy.ndarray 和掩碼的組合。掩碼或者是 nomask，表示關聯陣列的沒有無效值，或者是一個布林型陣列，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。它支援廣泛的硬體和計算平臺，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() 方法建立一個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)
建立一個掩碼陣列並將其中一些標記為無效：
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)
要在資料型別與當前資料型別不同時返回一個新陣列，可以使用 ma.MaskedArray.__array__(dtype) 方法。我們將 dtype 引數設定為 float：
print("
Result...
",maskArr.__array__(float))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 return a new array when dtype is different from the current dtype, use the ma.MaskedArray.__array__(dtype) method
# We have set the dtype parameter to be float
print("
Result...
",maskArr.__array__(float))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... [[65. 68. 81.] [93. 33. 39.] [73. 88. 51.] [62. 45. 67.]]
更新於：2022年2月8日
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