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法律研究將儲存索引位置設定為 NumPy 中對應的值
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，則它將重複。如果 values 有一些掩碼值，則初始掩碼將相應更新，否則相應的將取消掩碼。
索引是目標索引，解釋為整數。mode 指定超出範圍的索引的行為方式。'raise'：引發錯誤。'wrap'：環繞。'clip'：剪輯到範圍。
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掩碼為無效 -
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)
要將儲存索引位置設定為對應值，請在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.put() 方法 -
maskArr.put([1, 5, 6, 9, 11],[99, 88, 33, 55, 66])
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
maskArr.put([1, 5, 6, 9, 11],[99, 88, 33, 55, 66])
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... [[-- 99 59 77] [67 88 33 57] [29 55 51 66] [56 -- 99 85]]
更新於： 2022年2月5日
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