要计算沿特定轴的掩码数组元素的中位数，请在 Python Numpy 中使用 MaskedArray.median() 方法 - 轴使用“axis”参数设置 轴是计算中位数的轴。默认值（None）是沿数组的扁平化版本计算中位数。overwrite_input 参数，如果为 True，则允许使用输入数组 (a) 的内存进行计算。输入数组将被对中位数的调用修改。当您不需要保留输入数组的内容时，这将节省内存。将输入视为未定义，但它 ... 阅读更多

要将掩码数组元素除以给定的标量元素并返回带有商和余数的数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__divmod__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、... 阅读更多

要获取标量值与掩码数组每个元素的模，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rmod__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、... 阅读更多

要获取掩码数组每个元素与标量值的模，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__mod__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、... 阅读更多

要将掩码数组的每个元素除以标量值并在除法后返回地板值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rfloordiv__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且... 阅读更多

要将标量值除以掩码数组的每个元素并在除法后返回地板值，请在 Python Numpy 中使用 bma.MaskedArray.__floordiv__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且... 阅读更多

要将掩码数组的每个元素除以标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rtruediv__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏... 阅读更多

要将标量值除以掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__truediv__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏... 阅读更多

要将标量值除以掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__div__() 方法。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。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏... 阅读更多

在 Python NumPy 中，使用 ma.MaskedArray.__rsub__() 方法从标量值中减去每个元素。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。它支持广泛的硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。步骤首先，导入... 阅读更多