要计算沿给定轴的第 n 次离散差分，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更高阶的差分是通过递归使用 diff 计算的 -“axis”参数设置轴轴是取差分的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，其维度减小了 n。输出的类型与... 阅读更多

要计算沿给定轴的第 n 次离散差分，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更高阶的差分是通过递归使用 diff 计算的 -“axis”参数设置轴轴是取差分的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，其维度减小了 n。输出的类型与... 阅读更多

要计算沿给定轴的第 n 次离散差分，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更高阶的差分是通过递归使用 diff 计算的。该函数返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，其维度减小了 n。输出的类型与 a 中任何两个元素之间的差的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是... 阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.min() 方法 -“axis”参数设置轴轴是操作的轴min() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。out 参数是放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的 value。如果为 None，则使用 minimum_fill_value() 的输出。keepdims，如果... 阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.min() 方法 -“axis”参数设置轴轴是操作的轴min() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。out 参数是放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的 value。如果为 None，则使用 minimum_fill_value() 的输出。keepdims，如果... 阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最小值，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.min() 方法。“axis”参数设置轴。轴是操作的轴。min() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。out 参数是放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的 value。如果为 None，则使用 minimum_fill_value() 的输出。keepdims，... 阅读更多

要掩码小于等于给定值的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_less_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件 = (x

要返回两个掩码数组的点积，请在 Python Numpy 中使用 ma.dot() 方法。此函数等效于 numpy.dot，它考虑了掩码值。strict 和 out 的位置与方法版本不同。为了保持与相应方法的兼容性，建议将可选参数视为仅限关键字。在某些时候，这可能是强制性的。strict 参数设置是否传播掩码数据 (True) 或将其设置为 0 (False) 以进行计算。默认为 False。传播掩码意味着如果出现掩码值... 阅读更多

要计算沿给定轴的第 n 次离散差分，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。“n”参数用于设置值差分的次数。如果为零，则按原样返回输入。该函数返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，其维度减小了 n。输出的类型与 a 中任何两个元素之间的差的类型相同。在大多数情况下，这与输入的类型相同。一个值得注意的例外是... 阅读更多

要计算沿给定轴的第 n 次离散差分，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.diff() 方法。第一次差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，更高阶的差分是通过递归使用 diff 计算的 -“axis”参数设置轴轴是取差分的轴，默认为最后一个轴。该函数返回第 n 次差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，其维度减小了 n。输出的类型与... 阅读更多