要将掩码数组的数据部分作为分层 Python 列表返回，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.tolist() 方法。数据项将转换为最接近的兼容 Python 类型。掩码值将转换为 fill_value。如果 fill_value 为 None，则输出列表中的相应条目将为 None。该方法返回掩码数组的 Python 列表表示形式。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

要将掩码数组转换为灵活类型数组，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.toflex() 方法。返回的灵活类型数组将有两个字段：_data 字段存储数组的 _data 部分。该方法返回一个新的灵活类型 ndarray，它有两个字段：第一个元素包含一个值，第二个元素包含相应的掩码布尔值。返回的记录形状与 self.shape 匹配。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，要么是布尔数组，用于确定... 阅读更多

要返回 self 的副本，其中掩码值填充为给定值，请使用 ma.MaskedArray.filled() 方法。“fill_value”参数是用于无效条目的值。可以是标量或非标量。fill_value 是用于无效条目的值。可以是标量或非标量。如果是非标量，则生成的 ndarray 必须能够广播到输入数组上。默认为 None，在这种情况下，将改为使用数组的 fill_value 属性。该方法返回 self 的副本，其中无效条目替换为 fill_value（无论是函数参数还是 self 的属性），或者返回 self 本身作为... 阅读更多

要将所有未掩码数据作为一维数组返回，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.compressed() 方法。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。numpy.ma.MaskedArray 是 ndarray 的一个子类，旨在处理具有缺失数据的数值数组。MaskedArray 的实例可以被认为是几个元素的组合：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 int 元素的数组... 阅读更多

要交换掩码数组的字节，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.byteswap() 方法。“inplace”参数设置为 True，即就地交换字节。通过返回一个字节交换数组（可选地就地交换）在低端和高端数据表示之间切换。字节字符串数组不会被交换。复数的实部和虚部分别被交换。它返回字节交换数组。如果 inplace 为 True，则这是 self 的视图。numpy.ma.MaskedArray 是 ndarray 的一个子类，旨在处理具有缺失数据的数值数组。MaskedArray 的实例可以被认为是几个元素的组合 - 步骤在... 阅读更多

要交换数组元素的字节，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.byteswap() 方法。通过返回一个字节交换数组（可选地就地交换）在低端和高端数据表示之间切换。字节字符串数组不会被交换。复数的实部和虚部分别被交换。它返回字节交换数组。如果 inplace 为 True，则这是 self 的视图。numpy.ma.MaskedArray 是 ndarray 的一个子类，旨在处理具有缺失数据的数值数组。MaskedArray 的实例可以被认为是几个元素的组合 - 步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import ... 阅读更多

要返回数组的副本，并将其转换为指定的类型，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.astype() 方法。参数是要将数组转换到的数据类型。另一个参数 order 控制结果的内存布局顺序。“C”表示 C 顺序，“F”表示 Fortran 顺序，“A”表示如果所有数组都是 Fortran 连续的则为“F”顺序，否则为“C”顺序，而“K”表示尽可能接近数组元素在内存中出现的顺序。默认为“K”。在简单数据类型和结构化数据类型之间进行转换仅对于“不安全”转换才可能。转换为多个字段... 阅读更多

要重复掩码数组的元素，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.repeat() 方法。“repeats”参数设置每个元素的重复次数。这里，repeats 被广播以适合给定轴的形状。它返回输出数组，该数组与 a 的形状相同，除了给定的轴。axis 是沿其重复值的轴。默认情况下，使用扁平化的输入数组，并返回一个扁平化的输出数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组 - arr = np.array([[55,... 阅读更多

要将存储索引位置设置为相应的值，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.put() 方法。“mode”参数指定超出范围的索引的行为方式。为每个 n in indices 设置 self._data.flat[n] = values[n]。如果 values 比 indices 短，则它将重复。如果 values 有一些掩码值，则初始掩码将相应更新，否则相应的 values 将被取消掩码。indices 是目标索引，解释为整数。mode 指定超出范围的索引的行为方式。“raise”：引发错误。“wrap”：环绕。“clip”：剪辑到范围内。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np ... 阅读更多

要将数组的元素复制到标准 Python 标量并返回它，请在 Numpy 中使用 ma.MaskedArray.item() 方法。*args 参数，如果为 none - 在这种情况下，该方法仅适用于只有一个元素的数组（a.size == 1），该元素将复制到标准 Python 标量对象中并返回。int_type - 此参数被解释为数组中的平面索引，指定要复制和返回的元素。int_type 的元组 - 与单个 int_type 参数的功能相同，只是该参数被解释为数组中的 nd 索引。步骤首先，导入所需的库 - import numpy ... 阅读更多