要屏蔽包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行屏蔽。屏蔽包含掩码值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用 axis 参数选择 - 如果 axis 为 None，则屏蔽行和列；如果 axis 为 0，则仅屏蔽行；如果 axis 为 1 或 -1，则仅屏蔽列。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个数组，包含... 阅读更多

要屏蔽包含掩码值的二维数组的行，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_rows() 方法。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库兼容良好。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建... 阅读更多

要屏蔽包含掩码值的二维数组的列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_cols() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库兼容良好。步骤首先，导入... 阅读更多

要返回对应于一维数组未屏蔽块的切片列表，请在 Python NumPy 中使用 ma.clump_unmasked()。 “块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应数组中未屏蔽元素的连续区域。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它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... 阅读更多

要返回对应于一维数组已屏蔽块的切片列表，请在 Python NumPy 中使用 ma.clump_masked()。“块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应 a 中已屏蔽元素的连续区域。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它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... 阅读更多

要查找掩码数组中沿给定轴的连续未屏蔽数据，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未屏蔽索引的切片列表（起始和结束索引）。如果输入是二维的并且指定了轴，则结果是列表的列表。轴是执行操作的轴。如果为 None（默认值），则应用于数组的扁平化版本，这与 flatnotmasked_contiguous 相同。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 使用... 阅读更多

要查找掩码数组中沿给定轴的连续未屏蔽数据，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未屏蔽索引的切片列表（起始和结束索引）。如果输入是二维的并且指定了轴，则结果是列表的列表。轴是执行操作的轴。如果为 None（默认值），则应用于数组的扁平化版本，这与 flatnotmasked_contiguous 相同。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 使用... 阅读更多

要查找第一个和最后一个未屏蔽值的索引，请在 Python NumPy 中使用 ma.flatnotmasked_edges() 方法。返回数组中第一个和最后一个非屏蔽值的索引。如果所有值都被屏蔽，则返回 None。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它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 创建一个... 阅读更多

要查找掩码数组中的连续未屏蔽数据，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.flatnotmasked_contiguous。slice_list 参数是一个已排序的切片对象序列（起始索引，结束索引）。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的没有无效值），或者是一个布尔数组，它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() 方法创建一个包含整数元素的数组 - arr ... 阅读更多

要使用逻辑或运算符组合两个掩码，请在 Python NumPy 中使用 mask_or() 方法。如果 copy 参数为 False 并且其中一个输入为 nomask，则返回另一个输入掩码的视图。默认为 False。shrink 参数建议是否在所有值都为 False 时将输出缩小为 nomask。默认为 True。该函数返回结果掩码，这些掩码的值在 mask1 或 mask2 中都被屏蔽。如果另一个为 nomask（即 False），则结果可能是 mask1 或 mask2 的视图。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import ... 阅读更多