要计算数组与另一个数组元素级的 AND 的真值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.logical_and() 方法。返回值为 True 或 False。我们在这里设置了条件。返回值是应用于 x1 和 x2 元素的逻辑 AND 运算的布尔结果；形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，… 阅读更多

要计算数组与另一个数组元素级的 AND 的真值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.logical_and() 方法。返回值为 True 或 False。返回值是应用于 x1 和 x2 元素的逻辑 AND 运算的布尔结果；形状由广播确定。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为… 阅读更多

要返回数组不等于另一个数组元素级的真值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.not_equal() 方法。返回值为 True 或 False。该函数返回一个输出数组，x1 和 x2 的元素级比较。通常为 bool 类型，除非传递了 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）必须… 阅读更多

要返回数组小于另一个数组元素级的真值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.less() 方法。返回值为 True 或 False。返回一个输出数组，x1 和 x2 的元素级比较。通常为 bool 类型，除非传递了 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，… 阅读更多

要重置 ma 的填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.fill_value() 方法并将其设置为 None。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，要么是布尔值的数组，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。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏… 阅读更多

要获取填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.get_fill_value() 方法。掩码数组的填充值是一个标量。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() 方法创建一个包含 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, ... 阅读更多

要强制掩码变硬，请使用 ma.MaskedArray.soften_mask() 方法。掩码数组的掩码是硬掩码还是软掩码由其 hardmask 属性决定。soften_mask() 将 hardmask 设置为 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，要么是布尔值的数组，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。它支持广泛的… 阅读更多

要计算掩码数组连续元素之间的差异，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.ediff1d() 方法。“to_begin”参数设置在返回的差异开头要添加的数字。此函数等效于考虑掩码值的 numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅 numpy.ediff1d。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… 阅读更多

要计算掩码数组连续元素之间的差异，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.ediff1d() 方法。此函数等效于考虑掩码值的 numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅 numpy.ediff1d。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使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组… 阅读更多

使用 np.ma.choose() 方法从一组选项中构造一个新数组。mode 参数设置为“wrap”。如果 mode='wrap'，则大于 n-1 的值将映射到 n-1；然后构造新的数组。给定一个整数数组和一个包含 n 个选择数组的列表，此方法将创建一个合并每个选择数组的新数组。在索引中的值为 i 的地方，新数组将具有 choices[i] 在相同位置包含的值。choices 参数是选择数组。索引数组和所有选项都应… 阅读更多