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法律研究返回沿行軸方向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。axis 設定為 1，表示行軸。
返回陣列元素的方差，它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，則會在多個軸上執行方差，而不是像以前那樣在一個軸或所有軸上執行。dtype 是用於計算方差的型別。對於整數型別陣列，預設為 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 1 的維度保留在結果中。使用此選項，結果將針對輸入陣列正確廣播。
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。axis 設定為 1，表示行軸 -
res = maskArr.var(axis = 1)
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 1, for row axis
res = maskArr.var(axis = 1)
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.. . [ 64. 194.66666667 592.66666667 320.66666667]
更新於: 2022-02-21
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