要在轴 0 处连接一系列掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.stack() 方法。轴使用“axis”参数设置。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。例如，如果 axis=0，它将是第一个维度，如果 axis=-1，它将是最后一个维度。如果提供 out 参数，则它是放置结果的目标位置。形状必须正确，与如果没有指定 out 参数，stack 将返回的形状匹配。该函数返回的堆叠数组比 ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为通过 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。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 ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的整行，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_rows() 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() 方法创建具有 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], ... 阅读更多

要将输入转换为至少具有三个维度的数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.atleast_3d() 方法。参数是一个或多个类似数组的序列。非数组输入将转换为数组。已经具有三个或更多维度的数组将被保留。该函数返回一个数组或数组列表，每个数组的 a.ndim >= 3。在可能的情况下避免复制，并返回具有三个或更多维度的视图。例如，形状为 (N,) 的一维数组将成为形状为 (1, N, 1) 的视图，形状为 (M, N) 的二维数组将成为形状为 (M, N, ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的整列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_cols() 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() 方法创建具有 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], ... 阅读更多

要掩盖满足条件的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_where() 方法。将要掩盖的数组作为在 condition 为 True 时被掩盖的数组返回。a 或 condition 的任何掩码值也会在输出中被掩盖。condition 参数设置掩码条件。当 condition 测试浮点数的相等性时，请考虑使用 masked_values。copy 参数，如果为 True（默认值），则在结果中创建 a 的副本。如果为 False，则就地修改 a 并返回一个视图。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma创建 ... 阅读更多

要使用浮点相等性进行掩码，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_values() 方法。返回一个 MaskedArray，在数组 x 中的数据近似等于 value 时被掩码，使用 isclose 确定。masked_values 的默认容差与 isclose 的相同。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。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np ... 阅读更多

要掩盖给定区间外的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_outside() 方法。masked_where 的快捷方式，其中 condition 在 x 位于区间 [v1, v2] 之外时为 True (x < v1)|(x > v2)。边界 v1 和 v2 可以以任意顺序给出。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。步骤首先，导入所需的库 - import numpy ... 阅读更多

要掩盖数据完全等于 value 的数组元素，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_object() 方法。此函数类似于 masked_values，但仅适用于对象数组：对于浮点数，请改用 masked_values。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。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma创建 ... 阅读更多

要掩盖不等于给定值的数组元素，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_not_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，condition = (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。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() ... 阅读更多