要强制掩码硬化，请使用 ma.MaskedArray.harden_mask() 方法。掩码数组的掩码是硬掩码还是软掩码由其 hardmask 属性决定。harden_mask() 将 hardmask 设置为 True。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，要么是布尔值的数组，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。它支持广泛的... 阅读更多

要返回掩码数组的长度，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__len__() 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，要么是布尔值的数组，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。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 要返回掩码数组的长度，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__len__() 方法。参数是... 阅读更多

要返回一个新数组，其中 dtype 与当前 dtype 不同，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__array__(dtype) 方法。我们已将 dtype 参数设置为 float。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，要么是布尔值的数组，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。它支持广泛的硬件... 阅读更多

要返回一个数组大于或等于另一个数组的逐元素真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.greater_equal() 方法。返回值为 True 或 False。返回一个输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常为 bool 类型，除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有... 阅读更多

要返回一个数组大于另一个数组的逐元素真值，请在 Python Numpy 中使用 numpy.greater() 方法。返回值为 True 或 False。返回一个输出数组，x1 和 x2 的逐元素比较。通常为 bool 类型，除非传递 dtype=object。如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）必须具有... 阅读更多

要返回最大公约数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.gcd() 方法。参数是值的数组。如果 x1.shape != x2.shape，则它们必须可广播到一个共同的形状（这将成为输出的形状）。要返回最小公倍数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.lcm() 方法。输入绝对值的最大公约数如果 x1 和 x2 都是标量，则为标量。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 要返回最大公约数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.gcd() 方法。参数是值的数组。如果... 阅读更多

要减少多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用了 add.reduce() 来将其减少到元素的加法。轴 0 使用“axis”参数设置。numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的函数。ufunc 用 C（为了速度）编写，并与 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（或简称 ufunc）是在逐元素方式上对 ndarrays 进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“向量化”的包装器，用于... 阅读更多

要减少多维数组，请在 Python Numpy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用了 add.reduce() 来将其减少到元素的加法。轴使用“axis”参数设置。通用函数 (ufunc) 是在逐元素方式上对 ndarrays 进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和几个其他标准功能。也就是说，ufunc 是一个“向量化”的包装器，用于一个接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数。numpy.ufunc 具有对整个数组逐元素操作的函数。ufunc 用... 阅读更多

要返回数组的逐元素非负平方根，请在 Python Numpy 中使用 numpy.sqrt() 方法。与 x 形状相同的数组，包含 x 中每个元素的正平方根。如果 x 中的任何元素是复数，则返回复数数组（并计算负实数的平方根）。如果 x 中的所有元素都是实数，则 y 也是实数，负元素返回 nan。如果提供了 out，则 y 是对它的引用。如果 x 是标量，则为标量。out 是存储结果的位置。如果提供，... 阅读更多

要返回输入数组加 1 后的自然对数（逐元素计算），可以使用 Python NumPy 中的 numpy.log1p() 方法。它计算 log(1 + x)。对于复数值输入，log1p 是一个复解析函数，它有一个分支切割 [-inf, -1]，并且在该分支切割上从上方连续。log1p 将浮点负零处理为无穷小的负数，符合 C99 标准。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np使用 array() 方法创建一个数组 −arr = np.array([1e-15, 10000, 1e-99])显示数组 −print("Array...", arr)获取数组的类型 −print("Our Array type...", arr.dtype) 获取数组的维度 ... 阅读更多