資料結構
網路
關係資料庫管理系統(RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝學
法學如果兩個NumPy陣列在容差範圍內逐元素相等，則返回True
要在給定容差範圍內判斷兩個陣列是否逐元素相等並返回True，請使用Python NumPy中的**ma.allclose()**方法。此函式等效於allclose，不同之處在於，根據masked_equal引數，掩碼值被視為相等（預設）或不相等。“masked_values”引數用於設定兩個陣列中的掩碼值是否被認為相等（True）或不相等（False）。
如果兩個陣列在給定容差範圍內相等，則返回True，否則返回False。如果任一陣列包含NaN，則返回False。
掩碼陣列是標準numpy.ndarray和掩碼的組合。掩碼要麼是nomask，表示關聯陣列的沒有任何值無效，要麼是一個布林陣列，它決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
使用numpy.arange()方法建立一個包含整數元素的3x3陣列：
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)使用numpy.arange()方法建立另一個包含整數元素的3x3陣列：
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, 0] = ma.masked arr2[2, 2] = ma.masked
顯示掩碼陣列2：
print("
Masked Array2...
",arr2)要在給定容差範圍內判斷兩個陣列是否逐元素相等並返回True，請使用Python NumPy中的ma.allclose()方法：
print("
Result...
",ma.allclose(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, 0] = ma.masked
arr2[2, 2] = ma.masked
# Display Masked Array 2
print("
Masked Array2...
",arr2)
# To Return True if two arrays are element-wise equal within a tolerance, use the ma.allclose() method in Python Numpy
print("
Result...
",ma.allclose(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] [-- 7 --]] Result... True
更新於：2022年2月18日
316 次瀏覽
廣告