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法學抑制NumPy中包含掩碼值的二維陣列的行和/或列
要抑制包含掩碼值的二維陣列的行和/或列，請在NumPy中使用**np.ma.mask_compress_rowcols()**方法。抑制行為由axis引數選擇。
- 如果axis為None，則抑制行和列。
- 如果axis為0，則僅抑制行。
- 如果axis為1或-1，則僅抑制列。
掩碼陣列是標準numpy.ndarray和掩碼的組合。掩碼或者是nomask（表示關聯陣列的無值無效），或者是一個布林陣列，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 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([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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掩蓋其中一些無效值：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 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)
要抑制包含掩碼值的二維陣列的行和/或列，請使用np.ma.mask_compress_rowcols()方法：
print("
Result...
",np.ma.compress_rowcols(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([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [0, 1, 0], [0, 1, 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 suppress the rows and/or columns of a 2-D array that contain masked values, use the np.ma.mask_compress_rowcols() method in Numpy
print("
Result...
",np.ma.compress_rowcols(maskArr))輸出
Array... [[65 68 81] [93 33 76] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [93 33 76] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 Result... [[76]]
更新於：2022年2月4日
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