为了将存储索引位置设置为对应值，可以使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.put() 方法。该方法为 indices 中的每个 n 设置 self._data.flat[n] = values[n]。如果 values 比 indices 短，则会重复 values。如果 values 有一些掩码值，则初始掩码将相应更新，否则对应的值将被取消掩码。索引是目标索引，解释为整数。mode 指定越界索引的行为方式。‘raise’：引发错误。‘wrap’：环绕。‘clip’：裁剪到范围。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个具有 int ... 阅读更多

为了将存储索引位置设置为对应值，可以使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.put() 方法。该方法为 indices 中的每个 n 设置 self._data.flat[n] = values[n]。如果 values 比 indices 短，则会重复 values。如果 values 有一些掩码值，则初始掩码将相应更新，否则对应的值将被取消掩码。索引是目标索引，解释为整数。mode 指定越界索引的行为方式。‘raise’：引发错误。‘wrap’：环绕。‘clip’：裁剪到范围。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个具有 int ... 阅读更多

为了返回非零且未掩码元素的索引，可以使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.nonzero() 方法。为了按元素对索引进行分组，我们使用了 transpose() 中的 nonzero() 方法。返回一个元组数组，每个维度一个，包含该维度中非零元素的索引。可以使用 a[a.nonzero()] 获取对应的非零值。为了按元素而不是维度对索引进行分组，请改用 np.transpose(a.nonzero())。其结果始终是一个二维数组，每行对应一个非零元素。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma 创建一个… 阅读更多

为了返回非零且未掩码元素的索引，可以使用 ma.MaskedArray.nonzero()。返回一个元组数组，每个维度一个，包含该维度中非零元素的索引。可以使用 a[a.nonzero()] 获取对应的非零值。为了按元素而不是维度对索引进行分组，请改用 np.transpose(a.nonzero())。其结果始终是一个二维数组，每行对应一个非零元素。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 int 元素的数组 −arr = np.array([[55, 85, 59, 77], [67, 33, 39, 57], ... 阅读更多

为了从掩码数组的每个元素中减去一个标量值，可以使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__sub__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组中没有无效值，也可以是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否有效。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… 阅读更多

为了向每个元素添加标量值并返回一个新的掩码数组，可以使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__radd__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组中没有无效值，也可以是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否有效。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… 阅读更多

为了原地排序掩码数组，可以使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.sort() 方法。axis 参数设置排序的轴。axis 值设置为 1。该方法返回与数组类型和形状相同的数组。当数组是结构化数组时，order 参数指定首先比较哪些字段、其次比较哪些字段，依此类推。此列表不需要包含所有字段。endwith 参数建议是否应将缺失值（如果有）视为最大值 (True) 或最小值 (False)。当数组包含未掩码的值时，排序在… 阅读更多

为了将掩码数组的每个元素与标量值 val 相加，可以使用 ma.MaskedArray.__add__() 方法。返回一个数组，其中每个元素都添加了值 val。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组中没有无效值，也可以是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否有效。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… 阅读更多

为了返回掩码数组的绝对值，可以使用 ma.MaskedArray.__abs__() 方法。如果元素为负数，则 abs() 方法对其取反并返回。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组中没有无效值，也可以是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否有效。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… 阅读更多

为了检查掩码数组中哪个元素不等于给定值，可以使用 ma.MaskedArray.__ne__() 方法。对于每个不等于给定值 val 的数组元素，将返回 True。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组中没有无效值，也可以是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否有效。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… 阅读更多