为了屏蔽出现无效值的数组（NaN 或 inf），请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_invalid() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 ~(np.isfinite(a))。任何预先存在的掩码都会被保留。仅适用于 dtype 为 NaN 或 inf 有意义（即浮点类型）的数组，但接受任何类似数组的对象。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值... 阅读更多

为了屏蔽给定区间内的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_inside() 方法。masked_where 的快捷方式，其中条件在 x 位于区间 [v1,v2]（v1

为了返回具有浮点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，将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() 方法创建一个包含浮点元素的数组 -arr = np.array([[72.7, ... 阅读更多

为了返回参数对象的默认填充值，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，将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() 方法创建一个包含整数元素的数组 -arr = np.array([[65, 68, 81], ... 阅读更多

为了屏蔽大于给定值的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_greater() 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，表示关联数组的没有任何值无效，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() 方法创建一个包含整数元素的数组 ... 阅读更多

为了屏蔽等于给定值的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x == value)。对于浮点数组，请考虑使用 masked_values(x, value)。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，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

为了返回输入，其中无效数据被屏蔽并替换为填充值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.fix_invalid() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，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() 方法创建一个包含整数元素的数组 -arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, ... 阅读更多

为了将输入转换为保留子类的掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.asanyarray() 方法。该函数返回输入的 MaskedArray 解释。如果输入是 MaskedArray 的子类，则保留其类。如果输入已经是 ndarray，则不执行复制。第一个参数是输入数据，可以转换为数组的任何形式。order 参数建议是否使用行主序 ('C') 或列主序 ('FORTRAN') 内存表示。默认值为 'C'。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np import numpy.ma as ma创建包含整数元素的数组 ... 阅读更多

为了将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.asarray() 方法。如果输入已经是 ndarray，则不执行复制。如果输入数据是 MaskedArray 的子类，则返回基类 MaskedArray。第一个参数是输入数据，可以转换为掩码数组的任何形式。该函数返回第一个参数的 Masked 数组解释。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、元组的列表、ndarray 和掩码数组。order 参数建议是否使用行主序 ('C') 或 ... 阅读更多

为了尽可能将掩码简化为 nomask，请在 Numpy 中使用 np.ma.shrink_mask() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的没有任何值无效，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。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，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。步骤首先，导入 ... 阅读更多