要累积将运算符应用于所有元素的结果，请在 Python NumPy 中使用 numpy.accumulate() 方法。对于多维数组，accumulate 仅沿一个轴应用。我们将沿轴 1 应用。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写（为了速度）并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（简称 ufunc）是在逐元素方式下对 ndarray 进行运算的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准功能。也就是说，ufunc 是函数的“矢量化”包装器…… 阅读更多

要累积将运算符应用于所有元素的结果，请在 Python NumPy 中使用 numpy.accumulate() 方法。对于多维数组，accumulate 仅沿一个轴应用。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写（为了速度）并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（简称 ufunc）是在逐元素方式下对 ndarray 进行运算的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准功能。也就是说，ufunc 是一个接受固定数量……的函数的“矢量化”包装器…… 阅读更多

要累积将运算符应用于所有元素的结果，请在 Python NumPy 中使用 numpy.accumulate() 方法。我们已经展示了加法和乘法的示例。add.accumulate() 等效于 np.cumsum()。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行运算的函数。ufunc 使用 C 编写（为了速度）并通过 NumPy 的 ufunc 功能链接到 Python。通用函数（简称 ufunc）是在逐元素方式下对 ndarray 进行运算的函数，支持数组广播、类型转换以及其他几个标准功能。也就是说，ufunc 是一个接受……的函数的“矢量化”包装器…… 阅读更多

要计算掩码数组连续元素之间的差异，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.ediff1d() 方法。“to_end”参数设置要附加到返回差异末尾的数字数组。此函数等效于考虑掩码值的 numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅 numpy.ediff1d。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的无值无效，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…… 阅读更多

要设置掩码数组的填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.set_fill_value() 方法。掩码数组的填充值是标量。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的无值无效，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，并且在…… 阅读更多

要计算掩码数组连续元素之间的差异，请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.ediff1d() 方法。“to_end”参数设置要附加到返回差异末尾的数字。此函数等效于考虑掩码值的 numpy.ediff1d，有关详细信息，请参阅 numpy.ediff1d。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的无值无效，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…… 阅读更多

使用 np.ma.choose() 方法构造来自选项集的新数组。mode 参数设置为 'clip'。如果 mode='clip'，则大于 n-1 的值将映射到 n-1；然后构造新数组。给定一个整数数组和一个包含 n 个选择数组的列表，此方法将创建一个合并每个选择数组的新数组。在索引中的值为 i 的位置，新数组将具有 choices[i] 在同一位置包含的值。choices 参数是选择数组。索引数组和所有选择都应该…… 阅读更多

要返回形状不同的两个掩码数组的内积，请在 Python NumPy 中使用 ma.inner() 方法。一维数组的向量普通内积（无复共轭），在更高维度上，最后一个轴上的和积。out 参数建议，如果两个数组都是标量或都是一维数组，则返回标量；否则返回数组。out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的无值无效，要么是布尔值数组，用于确定…… 阅读更多

要返回两个掩码数组的内积，请在 Python NumPy 中使用 ma.inner() 方法。out 参数建议，如果两个数组都是标量或都是一维数组，则返回标量；否则返回数组。out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的无值无效，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…… 阅读更多

要返回两个掩码数组的点积，请在 Python NumPy 中使用 ma.dot() 方法。“strict”参数设置是否传播掩码数据 (True) 或将其设置为 0 (False) 用于计算。此函数等效于考虑掩码值的 numpy.dot。strict 和 out 的位置与方法版本不同。为了保持与相应方法的兼容性，建议将可选参数视为仅关键字参数。在某些时候，这可能是强制性的。“strict”参数设置是否传播掩码数据 (True) 或将其设置为 0…… 阅读更多