要创建具有现有数组属性的空掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.masked_all_like() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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 Python Numpy 中的 numpy.array() 方法创建一个新数组 - arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, ... 阅读更多

要返回具有给定形状和 dtype 的空掩码数组，其中所有数据都被掩码，请在 Python Numpy 中使用 ma.masked_all() 方法。第一个参数设置所需 MaskedArray 的形状。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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 返回一个空掩码数组 ... 阅读更多

要返回具有给定形状和 dtype 的空掩码数组，其中所有数据都被掩码，请在 Python Numpy 中使用 ma.masked_all() 方法。第一个参数设置所需 MaskedArray 的形状。dtype 参数设置数组所需的输出数据类型。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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 ... 阅读更多

要返回一个与给定数组具有相同形状和类型的新数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.empty_like() 方法。它返回一个具有与原型相同形状和类型的未初始化（任意）数据的数组。order 参数会覆盖结果的内存布局。“C”表示 C 顺序，“F”表示 Fortran 顺序，“A”表示如果原型是 Fortran 连续的则为“F”，否则为“C”，“K”表示尽可能紧密地匹配原型的布局。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 使用 Python Numpy 中的 numpy.array() 方法创建一个新数组 - arr = np.array([[77, ... 阅读更多

要返回一个具有给定形状和类型的新数组，而不初始化条目，请在 Python Numpy 中使用 ma.empty() 方法。第一个参数设置空数组的形状。dtype 参数设置数组所需的输出数据类型。该方法返回一个具有给定形状、dtype 和顺序的未初始化（任意）数据的数组。对象数组将初始化为 None。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 使用 Python Numpy 中的 ma.empty() 方法返回一个具有给定形状和类型的新数组，而不初始化条目 - arr = ma.empty((5, 5), dtype ... 阅读更多

使用 ma.MaskedArray() 方法创建一个掩码数组。掩码使用“mask”参数设置。此处设置为 False。数据类型使用“dtype”参数设置。“fill_value”参数用于在必要时填充掩码值。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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 ... 阅读更多

使用 ma.MaskedArray() 方法创建一个掩码数组。掩码使用“mask”参数设置。此处设置为 False。数据类型使用“dtype”参数设置。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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 ... 阅读更多

要沿轴 1 计算掩码数组的非掩码元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.count() 方法。“axis”参数设置轴。该方法返回一个与输入数组形状相同的数组，其中已删除指定的轴。如果数组是 0 维数组，或者 axis 为 None，则返回一个标量。“axis”参数是执行计数的轴或轴。默认值 None 会对输入数组的所有维度执行计数。axis 可以为负数，在这种情况下，它从最后一个 ... 阅读更多

要沿轴 0 计算掩码数组的非掩码元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.count() 方法。“axis”参数设置轴。该方法返回一个与输入数组形状相同的数组，其中已删除指定的轴。如果数组是 0 维数组，或者 axis 为 None，则返回一个标量。“axis”参数是执行计数的轴或轴。默认值 None 会对输入数组的所有维度执行计数。axis 可以为负数，在这种情况下，它从 ... 阅读更多

要返回对象 dtype 可以表示的最大值，请在 Python Numpy 中使用 ma.minimum_fill_value() 方法。此函数可用于计算适合获取具有给定 dtype 的数组最小值的填充值。它返回可表示的最大值。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，或者是一个布尔数组，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