要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为 None，则对扁平化数组进行平均。weights 参数表示每个元素在计算平均值时的重要性。weights 数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假设 a 中的所有数据权重都为 1。一维计算为 -avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿... 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为 None，则对扁平化数组进行平均。weights 参数表示每个元素在计算平均值时的重要性。weights 数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假设 a 中的所有数据权重都为 1。一维计算为 -avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿... 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。axis 参数是指定沿哪个轴计算 a 的平均值。如果为 None，则对扁平化数组进行平均。weights 参数表示每个元素在计算平均值时的重要性。weights 数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假设 a 中的所有数据权重都为 1。一维计算为 -avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿指定轴的平均值。当... 阅读更多

要返回具有复数数据类型的数组的默认填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.default_fill_value() 方法。默认填充值取决于输入数组的数据类型或输入标量的类型 -数据类型默认值boolTrueint999999float1.e20complex1.e20+0jobject'?'string'N/A'对于结构化类型，将返回一个结构化标量，其中每个字段都是其类型的默认填充值。对于子数组类型，填充值是一个包含默认标量填充值的相同大小的数组。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建具有复数类型元素的数组 -arr = ... 阅读更多

要返回两个掩码数组的公共填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.common_fill_value() 方法。如果 maskArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回 None。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组的任何值都不无效，也可以是布尔值的数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建具有整数元素的数组 -arr = ... 阅读更多

要抑制二维数组中仅包含沿特定轴的掩码值的列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为由 axis 参数选择如果 axis 为 None，则抑制行和列。如果 axis 为 0，则仅抑制行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅抑制列步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建具有整数元素的数组 -arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取数组的维度 -print("数组维度...", ... 阅读更多

要抑制仅包含沿特定轴的掩码值的行，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为由 axis 参数选择 -如果 axis 为 None，则抑制行和列。如果 axis 为 0，则仅抑制行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅抑制列步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建具有整数元素的数组 -arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取数组的维度 -print("数组维度...", ... 阅读更多

要抑制二维数组中包含掩码值的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为由 axis 参数选择：如果 axis 为 None，则抑制行和列。如果 axis 为 0，则仅抑制行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅抑制列步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建具有整数元素的数组 -arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取数组的维度 ... 阅读更多

要将值追加到数组的末尾，请在 Python NumPy 中使用 ma.append() 方法。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，并在使用前会被展平。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，则结果将是扁平化数组。... 阅读更多

要沿负轴连接一系列掩码数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.stack() 方法。轴由“axis”参数设置。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。例如，如果 axis=0，它将是第一个维度，如果 axis=-1，它将是最后一个维度。如果提供 out 参数，则将其作为目标放置结果。形状必须正确，与如果没有指定 out 参数，stack 将返回的内容相匹配。该函数返回的堆叠数组比... 阅读更多