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法学在 NumPy 中沿特定轴追加掩码数组
要在特定轴上追加掩码数组，请使用 Python NumPy 中的 **ma.append()** 方法。轴使用“**axis**”参数设置。值将追加到第一个参数数组的副本中。这些值将追加到第一个参数数组的副本中。它必须具有正确的形状。如果未指定 axis，则第二个参数数组可以是任何形状，并在使用前被展平。该函数返回 array1 的副本，其中 array2 追加到 axis。追加不会就地发生：会分配并填充一个新数组。如果 axis 为 None，则结果为展平的数组。
axis 是沿其追加 v 的轴。如果没有给出 axis，则在使用前 a 和 b 都将被展平。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np import numpy.ma as ma
创建数组 1，一个使用 numpy.arange() 方法创建的包含 int 元素的 3x3 数组：
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array1...", arr1) print("Array type...", arr1.dtype)
创建一个掩码数组 1：
arr1 = ma.array(arr1)
掩码数组 1：
maskArr1 = ma.masked_values(arr1, 5)
显示掩码数组 1：
print("Masked Array1...",maskArr1)
创建数组 2，另一个使用 numpy.arange() 方法创建的包含 int 元素的 3x3 数组：
arr2 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array2...", arr2) print("Array type...", arr2.dtype)
创建掩码数组 2：
arr2 = ma.array(arr2)
掩码数组 2：
maskArr2 = ma.masked_values(arr2, 7)
显示掩码数组 2：
print("Masked Array2...",maskArr2)
要在特定轴上追加掩码数组，请使用 ma.append() 方法。轴使用“axis”参数设置：
print("Result of append...",ma.append(maskArr1, maskArr2, axis = 0))
示例
# Python ma.MaskedArray - Append masked arrays along a specific axis 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 maskArr1 = ma.masked_values(arr1, 5) # Display Masked Array 1 print("Masked Array1...",maskArr1) # 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 maskArr2 = ma.masked_values(arr2, 7) # Display Masked Array 2 print("Masked Array2...",maskArr2) # To append masked arrays along specific axis, use the ma.append() method in Python Numpy # The axis is set using the "axis" parameter print("Result of append...",ma.append(maskArr1, maskArr2, axis = 0))
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输出
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 1 2] [3 4 --] [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] [6 -- 8]] Result of append... [[0 1 2] [3 4 --] [6 7 8] [0 1 2] [3 4 5] [6 -- 8]]
更新于：2022年2月3日
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