要连接一系列掩码数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.concatenate() 方法。轴使用“axis”参数设置。参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴（默认为第一个）的维度。轴是将数组连接在一起的轴。默认为 0。该函数返回连接后的数组，并保留任何掩码条目。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma 创建数组 1，一个使用 numpy.arange() 方法的 3x3 数组，其中包含 int 元素 - arr1 = np.arange(9).reshape((3, 3)) print("数组 1...", arr1) ... 阅读更多

要连接一系列数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.concatenate() 方法。参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴（默认为第一个）的维度。轴是将数组连接在一起的轴。默认为 0。该函数返回连接后的数组，并保留任何掩码条目。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。... 阅读更多

要将 1-D 数组作为列堆叠到 2-D 数组中，请在 Python NumPy 中使用 ma.column_stack() 方法。获取一系列 1-D 数组并将它们作为列堆叠以创建一个 2-D 数组。2-D 数组按原样堆叠，就像使用 hstack 一样。1-D 数组首先被转换为 2-D 列。参数是要堆叠的数组。它们都必须具有相同的第一个维度。返回由堆叠给定数组形成的数组。它应用于 _data 和 _mask（如果有）。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma 创建... 阅读更多

要垂直（按行）顺序堆叠数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.row_stack() 方法。这等效于在将形状为 (N,) 的 1-D 数组重新整形为 (1, N) 之后沿第一个轴进行连接。重建由 vsplit 分割的数组。返回由堆叠给定数组形成的数组，至少为 2-D。此函数对于最多 3 维的数组最有意义。例如，对于具有高度（第一个轴）、宽度（第二个轴）和 r/g/b 通道（第三个轴）的像素数据。函数 concatenate、stack 和 block 提供更通用的堆叠和连接操作。它应用于... 阅读更多

要删除长度为一的轴，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.squeeze() 方法。轴使用“axis”参数设置。轴选择形状中长度为一的条目的子集。如果选择了形状条目大于一的轴，则会引发错误。该函数返回输入数组，但删除了所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或 a 的视图。请注意，如果所有轴都被压缩，则结果是 0d 数组而不是标量。步骤首先，导入所需的库 - 导入... 阅读更多

要将输入转换为至少具有两个维度的数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.atleast_2d() 方法。参数是一个或多个类数组序列。非数组输入将转换为数组。已经具有两个或更多维度的数组将被保留。该方法返回一个数组或数组列表，每个数组的 a.ndim >= 2。尽可能避免复制，并返回具有两个或更多维度的视图。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, ... 阅读更多

要将输入转换为至少具有一个维度的数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.atleast_1d() 方法。标量输入将转换为一维数组，而更高维度的输入将被保留。它返回一个数组或数组列表，每个数组的 a.ndim >= 1。仅在必要时进行复制。该函数应用于 _data 和 _mask（如果有）。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。... 阅读更多

要获取或设置数组的掩码（如果它没有命名字段），请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.recordmask。对于结构化数组，返回一个布尔值 ndarray，其中条目如果所有字段都被掩码则为 True，否则为 False。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，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 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma ... 阅读更多

要显示当前掩码，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.mask。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库 - 导入... 阅读更多

要计算沿特定轴的掩码元素的数量，请使用 ma.MaskedArray.count_masked() 方法。轴 0 使用“axis”参数设置。该方法返回掩码元素的总数（axis=None）或给定轴的每个切片的掩码元素的数量。axis 参数是要计算的轴。如果为 None（默认值），则使用数组的扁平化版本。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.arange() 方法创建具有 int 元素的 4x4 数组 - arr = np.arange(16).reshape((4, 4)) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取维度 ... 阅读更多