要返回除法的逐元素余数，请在Python NumPy中使用numpy.fmod()方法。对于fmod，结果的符号是被除数的符号。fmod()函数等效于Matlab(TM) rem函数。这里，第一个参数是被除数数组。第二个参数是除数数组。这是C库函数fmod的NumPy实现，余数与被除数x1的符号相同。它等效于Matlab(TM) rem函数，不应与Python取模运算符x1 % x2混淆。条件在输入上进行广播。在… 阅读更多

要计算数组或另一个数组的逐元素真值，请在Python NumPy中使用numpy.logical_or()方法。返回值为True或False。返回值是应用于x1和x2元素的逻辑或运算的布尔结果；形状由广播确定。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。out是结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为… 阅读更多

要计算数组与另一个数组的逐元素AND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。条件在输入上进行广播。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… 阅读更多

要计算数组与另一个数组的逐元素AND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是结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（只能作为… 阅读更多

要返回数组不等于另一个数组的逐元素真值，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，即x1和x2的逐元素比较。通常为bool类型，除非传递dtype=object。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。out是结果存储到的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。一个元组（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的逐元素真值，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，即x1和x2的逐元素比较。通常为bool类型，除非传递dtype=object。如果x1和x2都是标量，则这是一个标量。条件在输入上进行广播。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，表示关联数组的无值无效，要么是布尔值数组，它确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy提供全面的数学函数、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… 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，表示关联数组的无值无效，要么是布尔值数组，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 = 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属性确定。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，表示关联数组的无值无效，要么是布尔值数组，它确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy提供全面的数学函数、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… 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附加的数字。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，表示关联数组的无值无效，要么是布尔值数组，它确定关联数组的每个元素的值是否有效步骤首先，导入… 阅读更多