要计算掩码数组中连续元素之间的差异，请使用 Python NumPy 中的 MaskedArray.ediff1d() 方法。“to_begin”参数设置在返回的差异开头要添加的数字数组。“to_end”参数设置在返回的差异结尾要添加的数字数组。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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，… 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。轴使用“axis”参数设置。该方法返回掩码元素的总数（axis=None）或沿给定轴的每个切片的掩码元素数量。“axis”参数是沿其计数的轴。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() 方法创建一个包含 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) 获取数组的维度 ... 阅读更多

要计算掩码元素的数量，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.count_masked() 方法。该方法返回掩码元素的总数（axis=None）或沿给定轴的每个切片的掩码元素数量。“axis”参数是沿其计数的轴。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() 方法创建一个包含 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) 获取数组的维度 − print("数组维度...", arr.ndim) print("我们的数组类型...", ... 阅读更多

要返回一个具有给定形状和类型的用零填充的新数组，请使用 Python NumPy 中的 ma.zeros() 方法。第一个参数设置数组的形状。第二个参数是数组所需的數據類型。“order”参数建议是否以行主序（C 风格）或列主序（Fortran 风格）顺序将多维数据存储在内存中。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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… 阅读更多

要返回一个具有给定形状和类型的用零填充的新数组，请使用 Python NumPy 中的 ma.zeros() 方法。第一个参数设置数组的形状。“dtype”参数是数组所需的數據類型。“order”参数建议是否以行主序（C 风格）或列主序（Fortran 风格）顺序将多维数据存储在内存中。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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… 阅读更多

要返回一个具有给定形状和类型的用一填充的新数组，请使用 Python NumPy 中的 ma.one() 方法。第一个参数设置数组的形状。第二个参数是数组所需的數據類型。“order”参数建议是否以行主序（C 风格）或列主序（Fortran 风格）顺序将多维数据存储在内存中。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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… 阅读更多

要返回一个具有给定形状和类型的用一填充的新数组，请使用 Python NumPy 中的 ma.one() 方法。第一个参数设置数组的形状。“dtype”参数是数组所需的數據類型。“order”参数建议是否以行主序（C 风格）或列主序（Fortran 风格）顺序将多维数据存储在内存中。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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… 阅读更多

要创建具有现有数组属性的空掩码数组，请使用 Python NumPy 中的 ma.masked_all_like() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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 Python NumPy 中的 numpy.array() 方法创建一个新数组 − arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, ... 阅读更多

要返回一个具有给定形状和 dtype 的空掩码数组，其中所有数据都被掩码，请使用 Python NumPy 中的 ma.masked_all() 方法。第一个参数设置所需 MaskedArray 的形状。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的无任何值无效，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 返回一个空掩码数组 ... 阅读更多

要在Python NumPy中返回一个给定形状和dtype的空掩码数组，其中所有数据都被掩码，可以使用`ma.masked_all()`方法。第一个参数设置所需MaskedArray的形状。`dtype`参数设置数组所需的输出数据类型。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码或者是nomask（表示关联数组中没有无效值），或者是一个布尔数组，它决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 ... 阅读更多