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法律研究將掩碼陣列的資料部分作為分層 Python 列表返回
要將掩碼陣列的資料部分作為分層 Python 列表返回，請在 Numpy 中使用 **ma.MaskedArray.tolist()** 方法。資料項將轉換為最接近的相容 Python 型別。
掩碼值將轉換為 fill_value。如果 fill_value 為 None，則輸出列表中相應的條目將為 None。該方法返回掩碼陣列的 Python 列表表示形式。
掩碼陣列是標準 numpy.ndarray 和掩碼的組合。掩碼要麼是 nomask，表示關聯陣列的任何值均無效，要麼是布林陣列，用於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() 方法建立具有 int 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數量 -
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要將掩碼陣列的資料部分作為分層 Python 列表返回，請在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.tolist() 方法 -
print("
Result of the transformation...
",maskArr.tolist())示例
# Python ma.MaskedArray - Return the data portion of the masked array as a hierarchical Python list
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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 =[[0, 0, 1], [ 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 the data portion of the masked array as a hierarchical Python list, use the ma.MaskedArray.tolist() method in Numpy
# Data items are converted to the nearest compatible Python type.
# Masked values are converted to "fill_value" parameter.
# We have set fill_value as None, i.e. the corresponding entries in the output list will be None.
print("
Result of the transformation...
",maskArr.tolist())輸出
Array... [[49 85 45] [67 33 59]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[49 85 --] [67 -- 59]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (2, 3) Elements in the Masked Array... 6 Result of the transformation... [[49, 85, None], [67, None, 59]]
更新於: 2022年2月2日
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