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法律研究在NumPy中返回沿列軸的掩碼陣列元素的方差
要返回掩碼陣列元素的方差，請在NumPy中使用**ma.MaskedArray.var()**。軸使用axis引數設定。對於列軸，axis設定為0。
返回陣列元素的方差，這是分佈分散程度的度量。預設情況下，方差是針對扁平化陣列計算的，否則是在指定的軸上計算。
“axis”引數是計算方差的軸或軸集。預設情況下，計算扁平化陣列的方差。如果這是一個整數元組，則會對多個軸執行方差運算，而不是像以前那樣對單個軸或所有軸執行方差運算。“dtype”是要用於計算方差的型別。對於整數型別陣列，預設值為float64；對於浮點型別陣列，它與陣列型別相同。
如果將“keepdims”設定為True，則減少的軸將作為大小為一的維度保留在結果中。使用此選項，結果將與輸入陣列正確廣播。
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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
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, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 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)
要返回掩碼陣列元素的方差，請在NumPy中使用ma.MaskedArray.var()。軸使用axis引數設定。對於列軸，axis設定為0：
res = maskArr.var(axis = 0)
print("
Result..
.", res)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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
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, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 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 variance of the masked array elements, use the ma.MaskedArray.var() in Numpy
# The axis is set using the axis parameter
# The axis is set to 0, for column axis
res = maskArr.var(axis = 0)
print("
Result..
.", res)輸出
Array... [[55 85 68 84] [67 33 39 53] [29 88 51 37] [56 45 99 85]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 68 84] [67 33 -- 53] [29 88 51 --] [56 -- 99 85]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 4) Elements in the Masked Array... 16 Result.. . [254.88888889 756.25 394.88888889 220.66666667]
更新於：2022年2月21日
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