返回兩個掩碼陣列的點積，並設定NumPy中是否傳播掩碼資料

要返回兩個掩碼陣列的點積，請在 Python NumPy 中使用 **ma.dot()** 方法。“**strict**” 引數設定是否傳播掩碼資料 (True) 或將其設定為 0 (False) 以進行計算。

此函式等效於 numpy.dot，它考慮了掩碼值。“strict” 和“out” 的位置與方法版本中的位置不同。為了保持與相應方法的相容性，建議將可選引數視為僅限關鍵字引數。在某些時候，這可能是強制性的。

strict 引數設定是否傳播掩碼資料 (True) 或將其設定為 0 (False) 以進行計算。預設為 False。傳播掩碼意味著如果掩碼值出現在行或列中，則整個行或列都被視為掩碼。

輸出引數表明它必須具有與未使用它時返回的完全相同的型別。特別是，它必須具有正確的型別，必須是 C 連續的，並且其 dtype 必須是 dot(a,b) 返回的 dtype。這是一個性能特性。因此，如果這些條件不滿足，則會引發異常，而不是嘗試靈活處理。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

import numpy as np
import numpy.ma as ma

建立陣列 1，一個使用 numpy.arange() 方法的 3x3 陣列，其元素為 int -

arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("Array1...
", arr1)
print("
Array type...
", arr1.dtype)

# 建立掩碼陣列 1 -

arr1 = ma.array(arr1)

掩碼陣列 1 -

arr1[0, 1] = ma.masked
arr1[1, 1] = ma.masked

顯示掩碼陣列 1 -

print("
Masked Array1...
",arr1)

建立陣列 2，另一個使用 numpy.arange() 方法的 3x3 陣列，其元素為 int -

arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("
Array2...
", arr2)
print("
Array type...
", arr2.dtype)

建立掩碼陣列 2

arr2 = ma.array(arr2)

掩碼陣列 2 -

arr2[2, 1] = ma.masked
arr2[2, 2] = ma.masked

顯示掩碼陣列 2 -

print("
Masked Array2...
",arr2)

要返回兩個掩碼陣列的點積，請在 Python NumPy 中使用 ma.dot() 方法。“strict” 引數設定是否傳播掩碼資料 (True) 或將其設定為 0 (False) 以進行計算 -

print("
Result of dot product...
",np.ma.dot(arr1, arr2, strict=True))

示例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Array 1
# Creating a 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("Array1...
", arr1)
print("
Array type...
", arr1.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr1.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr1.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr1.size)

# Create a masked array
arr1 = ma.array(arr1)

# Mask Array1
arr1[0, 1] = ma.masked
arr1[1, 1] = ma.masked

# Display Masked Array 1
print("
Masked Array1...
",arr1)

# Array 2
# Creating another 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method
arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("
Array2...
", arr2)
print("
Array type...
", arr2.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr2.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr2.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr2.size)

# Create a masked array
arr2 = ma.array(arr2)

# Mask Array2
arr2[2, 1] = ma.masked
arr2[2, 2] = ma.masked

# Display Masked Array 2
print("
Masked Array2...
",arr2)

# To return the dot product of two masked arrays, use the ma.dot() method in Python Numpy
# The "strict" parameter sets whether masked data is propagated (True) or set to 0 (False) for the computation
print("
Result of dot product...
",np.ma.dot(arr1, arr2, strict=True))

輸出

Array1...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 3)

Elements in the Array...
9

Masked Array1...
[[0 -- 2]
[3 -- 5]
[6 7 8]]

Array2...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 3)

Elements in the Array...
9

Masked Array2...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 -- --]]

Result of dot product...
[[-- -- --]
[-- -- --]
[69 -- --]]

AmitDiwan

更新於: 2022年2月5日

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