要获取掩码数组中每个元素对标量值的模，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都不无效，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都不无效，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，并且与... 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都不无效，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，并且与... 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都不无效，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都不无效，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都不无效，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，并且与分布式、GPU 和稀疏... 阅读更多

要从标量值中减去每个元素，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__rsub__() 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都不无效，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，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库兼容。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma 创建一个具有 int ... 阅读更多

要将存储索引位置设置为相应的值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.put() 方法。为 indices 中的每个 n 设置 self._data.flat[n] = values[n]。如果 values 比 indices 短，则它将重复。如果 values 有一些掩码值，则初始掩码将相应更新，否则相应的值将取消掩码。索引是目标索引，解释为整数。mode 指定超出范围的索引的行为方式。'raise'：引发错误。'wrap'：环绕。'clip'：剪辑到范围。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma 创建一个具有 int ... 阅读更多

为了将存储索引位置设置为对应值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.put() 方法。为 indices 中的每个 n 设置 self._data.flat[n] = values[n]。如果 values 比 indices 短，则会重复。如果 values 有一些掩码值，则初始掩码将相应更新，否则相应的 values 将取消掩码。索引是目标索引，解释为整数。mode 指定超出范围的索引的行为方式。'raise'：引发错误。'wrap'：环绕。'clip'：裁剪到范围。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个带有 int 的数组 ... 阅读更多

要返回非零且未掩码元素的索引，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.nonzero() 方法。要按元素对索引进行分组，我们使用了 transpose() 中的 nonzero() 方法。返回一个元组数组，每个维度一个，包含该维度中非零元素的索引。相应的非零值可以通过以下方式获得 - a[a.nonzero()] 要按元素而不是维度对索引进行分组，请改用 - np.transpose(a.nonzero()) 其结果始终是一个二维数组，每行对应一个非零元素。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个 ... 阅读更多