要掩盖小于给定值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_less() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x < value)。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有效），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。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……阅读更多

要掩盖大于或等于给定值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_greater_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x >= value)。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有效），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。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个包含 int 元素的数组……阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最大值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.max() 方法。使用“axis”参数设置轴。轴是操作的轴。max() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。out 参数是用于放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的数值。如果为 None，则使用 maximum_fill_value() 的输出。keepdims，……阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最大值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.max() 方法 - 使用“axis”参数设置轴 轴是操作的轴 max() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。out 参数是用于放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的数值。如果为 None，则使用 maximum_fill_value() 的输出。keepdims，如果……阅读更多

要计算沿给定轴的掩码数组元素的最大值，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.max() 方法。max() 函数返回一个包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。使用“axis”参数设置轴。轴是操作的轴。out 参数是用于放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。fill_value 是用于填充掩码值的数值。如果为 None，则使用 maximum_fill_value() 的输出。keepdims，……阅读更多

要返回第二个数组的幂次方元素级基数组，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.power() 方法。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化。out 参数是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状……阅读更多

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 - 使用“axis”参数设置轴 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 median 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 - 使用“axis”参数设置轴 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 median 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有效），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

要获取掩码数组中每个元素与标量值的模，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有效），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