要返回用于腌制 MaskedArray 的 3 元组，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__reduce__() 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，要么是一个布尔数组，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 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入…… 阅读更多

要返回掩码数组的内部状态以用于腌制，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__getstate__() 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，要么是一个布尔数组，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…… 阅读更多

要复制掩码数组的所有元素，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__copy__() 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，要么是一个布尔数组，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 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，…… 阅读更多

要返回一个布尔值，指示数据是否连续，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.iscontiguous() 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，要么是一个布尔数组，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 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，…… 阅读更多

要返回掩码数组的数据和掩码区域的地址，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.ids() 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，要么是一个布尔数组，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…… 阅读更多

要返回掩码数组的用户可读字符串表示，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__str__() 方法。返回 str(self)。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，要么是一个布尔数组，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

要将掩码数组的每个元素与给定的标量值进行异或运算，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__ixor__() 方法。返回 self^=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都不无效，要么是一个布尔数组，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

要获取掩码数组中每个元素与标量值的模，请使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__imod__() 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，要么是一个布尔数组，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…… 阅读更多

要将整数的位向右移，请使用 Python NumPy 中的 numpy.right_shift() 方法。位向右移动 x2 次。由于数字的内部表示形式为二进制格式，因此此操作等效于将 x1 除以 2**x2。x1 是输入值。x2 是要从 x1 右侧移除的位数。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个公共形状。right_shift() 函数返回 x1，其位向右移动 x2 次。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。步骤首先，导入…… 阅读更多

要逐元素计算两个数组的按位异或，请使用 Python NumPy 中的 numpy.bitwise_xor() 方法。计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位异或。此 ufunc 实现 C/Python 运算符 ^。第 1 个和第 2 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公共形状。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。在其他地方，out 数组将保留其原始值…… 阅读更多