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法學設定儲存索引位置為對應值，並在NumPy中處理越界索引
要將儲存索引位置設定為對應值，請在Python NumPy中使用**ma.MaskedArray.put()**方法。為indices中的每個n設定self._data.flat[n] = values[n]。如果values比indices短，則會重複。如果values包含一些掩碼值，則初始掩碼會相應更新，否則相應的數值將被取消掩碼。
索引是目標索引，解釋為整數。mode指定越界索引的行為方式。“raise”：引發錯誤。“wrap”：迴圈。“clip”：剪下到範圍。
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int元素的陣列：
arr = np.array([[55, 85, 59, 77], [67, 33, 39, 57], [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個數：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要將儲存索引位置設定為對應值，請在NumPy中使用ma.MaskedArray.put()方法。“mode”引數指定越界索引的行為方式。值為“raise”：引發錯誤。“wrap”：迴圈。“clip”：剪下到範圍。我們在這裡設定了一個越界索引，即32。“wrap”引數將迴圈：
maskArr.put([1, 5, 6, 9, 32],[99, 88, 33, 55, 66], mode = 'wrap')
print("
Result...
",maskArr)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, 59, 77], [67, 33, 39, 57], [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 set storage-indexed locations to corresponding values, use the ma.MaskedArray.put() method in Numpy
# The "mode" parameter is specify how out-of-bounds indices will behave.
# The value ‘raise’ : raise an error. ‘wrap’ : wrap around. ‘clip’ : clip to the range.
# We have set an out-of-bounds indice here i.e. 32
# The "wrap" parameter will wrap around
maskArr.put([1, 5, 6, 9, 32],[99, 88, 33, 55, 66], mode = 'wrap')
print("
Result...
",maskArr)輸出
Array... [[55 85 59 77] [67 33 39 57] [29 88 51 37] [56 45 99 85]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 59 77] [67 33 -- 57] [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... [[66 99 59 77] [67 88 33 57] [29 55 51 --] [56 -- 99 85]]
更新於：2022年2月5日
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