返回 NumPy 中兩個掩碼陣列的點積
要返回兩個掩碼陣列的點積,請在 Python NumPy 中使用 **ma.dot()** 方法。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。
output 引數表明它必須具有與不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,並且它的 dtype 必須是 dot(a,b) 返回的 dtype。這是一項效能特性。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,其中包含 int 元素 -
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("Array1...
", arr1)
print("
Array type...
", arr1.dtype)獲取陣列的維度 -
print("
Array Dimensions...
",arr1.ndim)獲取陣列的形狀 -
print("
Our Array Shape...
",arr1.shape)獲取陣列的元素數量 -
print("
Elements in the Array...
",arr1.size)
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,其中包含 int 元素 -
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 -
print("
Result of dot product...
",np.ma.dot(arr1, arr2))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
print("
Result of dot product...
",np.ma.dot(arr1, arr2))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... [[12 0 0] [30 3 6] [69 34 47]]
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