要抑制包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_rowcols() 方法。抑制行为通过 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 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma使用 numpy.array() 方法创建具有 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)获取数组的维度 ... 阅读更多

要将值追加到数组的末尾，请在 Python Numpy 中使用 ma.append() 方法。值将追加到第一个参数数组的副本中。这些值将追加到第一个参数数组的副本中。它必须具有正确的形状。如果未指定 axis，则第二个参数数组可以是任何形状，并在使用前会被展平。该函数返回 array1 的副本，其中 array2 追加到 axis。追加不会就地发生：会分配并填充一个新的数组。如果 axis 为 None，则结果为扁平化数组。该 ... 阅读更多

要沿负轴连接一系列掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.stack() 方法。轴使用“axis”参数设置。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。例如，如果 axis=0，它将是第一个维度，如果 axis=-1，它将是最后一个维度。如果提供 out 参数，则它是放置结果的目标。形状必须正确，与如果没有 out 参数则 stack 将返回的形状匹配。该函数返回堆叠的数组比 ... 阅读更多

要沿轴 0 连接一系列掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.stack() 方法。轴使用“axis”参数设置。axis 参数指定结果维度中新轴的索引。例如，如果 axis=0，它将是第一个维度，如果 axis=-1，它将是最后一个维度。如果提供 out 参数，则它是放置结果的目标。形状必须正确，与如果没有 out 参数则 stack 将返回的形状匹配。该函数返回堆叠的数组比 ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的行和/或列，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。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 ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的整行，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_rows() 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或无效。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma使用 numpy.array() 方法创建具有 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], ... 阅读更多

要将输入转换为至少具有三个维度的数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.atleast_3d() 方法。参数是一个或多个类数组序列。非数组输入将转换为数组。已经具有三个或更多维度的数组将被保留。该函数返回一个数组或数组列表，每个数组的 a.ndim >= 3。在可能的情况下避免复制，并返回具有三个或更多维度的视图。例如，形状为 (N，) 的一维数组将成为形状为 (1，N，1) 的视图，形状为 (M，N) 的二维数组将成为形状为 (M，N， ... 阅读更多

要抑制包含掩码值的二维数组的整列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_compress_cols() 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或无效。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma使用 numpy.array() 方法创建具有 int 元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], ... 阅读更多

要掩盖满足条件的数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_where() 方法。将要掩盖的数组作为在 condition 为 True 时被掩盖的数组返回。a 或 condition 的任何掩码值也会在输出中被掩盖。condition 参数设置掩码条件。当 condition 测试浮点值的相等性时，请考虑使用 masked_values。copy 参数，如果为 True（默认值），则在结果中创建 a 的副本。如果为 False，则就地修改 a 并返回视图。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 导入 numpy.ma 作为 ma创建具有 ... 阅读更多

要使用浮点相等性进行掩码，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.masked_values() 方法。返回一个 MaskedArray，在数组 x 中的数据近似等于 value 时被掩盖，使用 isclose 确定。masked_values 的默认容差与 isclose 的相同。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或无效。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np ... 阅读更多