要返回掩码数组的副本，请在Python NumPy中使用ma.MaskedArray.copy()方法。order参数控制副本的内存布局。“C”表示C序，“F”表示F序，“A”表示如果a是Fortran连续的则为“F”，否则为“C”。“K”表示尽可能匹配a的布局。（请注意，此函数和numpy.copy非常相似，但其order=参数的默认值不同，并且此函数始终传递子类。）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……阅读更多

要计算掩码数组元素的中位数，请在Python NumPy中使用MaskedArray.median()方法。如果overwrite_input参数为True，则允许使用输入数组(a)的内存进行计算。输入数组将被对median的调用修改。当您不需要保留输入数组的内容时，这将节省内存。将输入视为未定义，但它可能被完全或部分排序。默认为False。请注意，如果overwrite_input为True，并且输入不是ndarray，则会引发错误。步骤首先，导入所需的库……阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在Python NumPy中使用MaskedArray.average()方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为None，则对扁平化数组进行平均。weights参数表示每个元素在平均值计算中的重要性。weights数组可以是一维的，也可以与a的形状相同。如果weights=None，则假设a中的所有数据权重都等于1。一维计算为−avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿……阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在Python NumPy中使用MaskedArray.average()方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为None，则对扁平化数组进行平均。weights参数表示每个元素在平均值计算中的重要性。weights数组可以是一维的，也可以与a的形状相同。如果weights=None，则假设a中的所有数据权重都等于1。一维计算为−avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿……阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在Python NumPy中使用MaskedArray.average()方法。“axis”参数用于指定沿哪个轴计算数组的平均值。如果为None，则对扁平化数组进行平均。weights参数表示每个元素在平均值计算中的重要性。weights数组可以是一维的，也可以与a的形状相同。如果weights=None，则假设a中的所有数据权重都等于1。一维计算为−avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿……阅读更多

要返回掩码数组元素的平均值，请在Python NumPy中使用MaskedArray.average()方法。axis参数是沿其计算a的平均值的轴。如果为None，则对扁平化数组进行平均。weights参数表示每个元素在平均值计算中的重要性。weights数组可以是一维的，也可以与a的形状相同。如果weights=None，则假设a中的所有数据权重都等于1。一维计算为−avg = sum(a * weights) / sum(weights)该函数返回沿指定轴的平均值。当……阅读更多

要返回具有复杂数据类型的数组的默认填充值，请在Python NumPy中使用ma.default_fill_value()方法。默认填充值取决于输入数组的数据类型或输入标量的类型−数据类型默认值boolTrueint999999float1.e20complex1.e20+0jobject'?'string'N/A'对于结构化类型，返回一个结构化标量，其中每个字段都是其类型的默认填充值。对于子数组类型，填充值是一个包含默认标量填充值的相同大小的数组。步骤首先，导入所需的库−import numpy as np import numpy.ma as ma使用numpy.array()方法创建一个包含复杂类型元素的数组−arr = ...阅读更多

要返回两个掩码数组的公共填充值，请在Python NumPy中使用ma.common_fill_value()方法。如果maskArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回None。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−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 = ...阅读更多

要抑制二维数组中沿特定轴包含掩码值的列，请在NumPy中使用np.ma.mask_compress_rowcols()方法。抑制行为由axis参数选择如果axis为None，则抑制行和列。如果axis为0，则仅抑制行。如果axis为1或-1，则仅抑制列步骤首先，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([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]]) print("数组...", arr) print("数组类型...", arr.dtype)获取……阅读更多

为了仅抑制包含沿特定轴的掩码值的行，请使用Numpy中的`np.ma.mask_compress_rowcols()`方法。抑制行为由`axis`参数选择：如果`axis`为`None`，则同时抑制行和列；如果`axis`为0，则仅抑制行；如果`axis`为1或-1，则仅抑制列。
步骤：首先，导入所需的库：`import numpy as np import numpy.ma as ma`
使用`numpy.array()`方法创建一个包含整数元素的数组：
`arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])`
`print("Array...", arr)`
`print("Array type...", arr.dtype)`
获取数组的维度：
`print("Array Dimensions...", ... 阅读更多