要逐元素计算两个一维数组的按位或，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_or() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 |。第一个和第二个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始... 阅读更多

要返回底层数据作为掩码数组的视图，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.data。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，要么是布尔数组，它决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.arange() 方法创建具有 int 元素的 4x4 数组 - arr = np.arange(16).reshape((4, 4)) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取... 阅读更多

要返回掩码数组的掩码，请在 Python NumPy 中使用 ma.getmask() 方法。如果 a 是 MaskedArray 且掩码不是 nomask，则返回 a 的掩码作为 ndarray，否则返回 nomask。要保证与 a 形状相同的布尔数组，请使用 getmaskarray。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，要么是布尔数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效。步骤在... 阅读更多

要沿轴 1 统计掩码元素的数量，请使用 ma.MaskedArray.count_masked() 方法。轴是使用“axis”参数设置的。该方法返回掩码元素的总数（axis=None）或沿给定轴的每个切片的掩码元素的数量。axis 参数是要沿其计数的轴。如果为 None（默认值），则使用数组的扁平化版本。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.arange() 方法创建具有 int 元素的 4x4 数组 - arr = np.arange(16).reshape((4, 4)) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取... 阅读更多

要逐元素计算两个数组的按位或，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_or() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 |。第一个和第二个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。... 阅读更多

要返回掩码数组的掩码或全布尔数组 False，请在 Python NumPy 中使用 ma.getmaskarray() 方法。如果 arr 是 MaskedArray 且掩码不是 nomask，则返回 arr 的掩码作为 ndarray，否则返回与 arr 形状相同的全布尔数组 False。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，要么是布尔数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效... 阅读更多

要逐元素计算一维数组和零维数组的按位与，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_and() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 &。第一个和第二个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组... 阅读更多

要返回掩码数组的数据作为 ndarray，请在 Python NumPy 中使用 ma.getdata() 方法。如果 a 是 MaskedArray，则返回 a 的数据（如果有）作为 ndarray，否则如果 a 不是 MaskedArray，则返回 a 作为 ndarray 或子类。subok 参数建议是否强制输出为纯 ndarray（False）或在适当情况下返回 ndarray 的子类（True，默认值）。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... 阅读更多

要返回掩码数组的掩码，请在 Python NumPy 中使用 ma.getmaskarray() 方法。如果 arr 是 MaskedArray 且掩码不是 nomask，则返回 arr 的掩码作为 ndarray，否则返回与 arr 形状相同的全布尔数组 False。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，要么是布尔数组，它决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... 阅读更多

要逐元素计算一维数组和二维数组的按位与，请在 Python NumPy 中使用 numpy.bitwise_and() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 &。第一个和第二个参数是数组，仅处理整数和布尔类型。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状。where 参数是在输入上广播的条件。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，输出数组将保留... 阅读更多