要返回掩码数组的副本，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.copy() 方法。order 参数控制副本的内存布局。“C”表示 C 顺序，“F”表示 F 顺序，“A”表示如果 a 是 Fortran 连续的则为“F”，否则为“C”。“K”表示尽可能匹配 a 的布局。（请注意，此函数和 numpy.copy 非常相似，但其 order= 参数的默认值不同，并且此函数始终传递子类。）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… 阅读更多

要计算掩码数组元素的中位数，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.median() 方法。如果 overwrite_input 参数为 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，但它可能会被完全或部分排序。默认为 False。请注意，如果 overwrite_input 为 True，并且输入不是 ndarray，则会引发错误。步骤首先，导入所需的库… 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为 None，则对扁平化的数组进行平均。“weights”参数表示每个元素在计算平均值中的重要性。“weights”数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假定 a 中的所有数据权重都等于 1。一维计算为 - avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿… 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为 None，则对扁平化的数组进行平均。“weights”参数表示每个元素在计算平均值中的重要性。“weights”数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假定 a 中的所有数据权重都等于 1。一维计算为 - avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿… 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为 None，则对扁平化的数组进行平均。“weights”参数表示每个元素在计算平均值中的重要性。“weights”数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假定 a 中的所有数据权重都等于 1。一维计算为 - avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿… 阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数指定沿哪个轴计算 a 的平均值。如果为 None，则对扁平化的数组进行平均。“weights”参数表示每个元素在计算平均值中的重要性。“weights”数组可以是一维的，也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None，则假定 a 中的所有数据权重都等于 1。一维计算为 - avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿指定轴的平均值。当… 阅读更多

要返回具有复杂数据类型的数组的默认填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.default_fill_value() 方法。默认填充值取决于输入数组的数据类型或输入标量的类型-数据类型默认值boolTrueint999999float1.e20complex1.e20+0jobject'?'string'N/A'对于结构化类型，返回一个结构化标量，每个字段都是其类型的默认填充值。对于子数组类型，填充值是一个包含默认标量填充值的相同大小的数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 使用 numpy.array() 方法创建一个包含复杂类型元素的数组 - arr = … 阅读更多

要返回两个掩码数组的公共填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.common_fill_value() 方法。如果 maskArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回 None。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组中没有无效值），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。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 = … 阅读更多

要抑制二维数组中沿特定轴包含掩码值的列，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为由 axis 参数选择如果 axis 为 None，则抑制行和列。如果 axis 为 0，则仅抑制行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅抑制列步骤首先，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, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype) 获取数组的维度 - … 阅读更多

要沿特定轴仅抑制包含掩码值的行，请在 NumPy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为由 axis 参数选择 - 如果 axis 为 None，则抑制行和列。如果 axis 为 0，则仅抑制行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅抑制列步骤首先，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, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype) 获取数组的维度 - … 阅读更多