要掩盖给定区间外的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_outside() 方法。这是 masked_where 的快捷方式，其中条件在 x 超出区间 [v1, v2] (x < v1)|(x > v2) 时为 True。边界 v1 和 v2 可以按任意顺序给出。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有效，要么是布尔值数组，它决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 ... 阅读更多

要掩盖数据完全等于值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_object() 方法。此函数类似于 masked_values，但仅适用于对象数组：对于浮点数，请改用 masked_values。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有效，要么是布尔值数组，它决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 创建一个数组 ... 阅读更多

要掩盖不等于给定值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_not_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x != value)。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有效，要么是布尔值数组，它决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() 方法创建一个包含整数元素的数组 ... 阅读更多

要掩盖出现无效值（NaN 或 inf）的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_invalid() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 ~(np.isfinite(a))。任何预先存在的掩码都会被保留。仅适用于具有 NaN 或 inf 有意义的 dtype 的数组（即浮点类型），但接受任何 array_like 对象。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有效，要么是布尔值数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效 ... 阅读更多

要掩盖给定区间内的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_inside() 方法。这是 masked_where 的快捷方式，其中条件在 x 在区间 [v1,v2] (v1

要返回具有浮点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 bool True int 999999 float 1.e20 complex 1.e20+0j object '?' string 'N/A' 对于结构化类型，将返回一个结构化标量，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() 方法创建一个包含浮点元素的数组 - arr = np.array([[72.7, ... 阅读更多

要返回参数对象的默认填充值，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 bool True int 999999 float 1.e20 complex 1.e20+0j object '?' string 'N/A' 对于结构化类型，将返回一个结构化标量，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() 方法创建一个包含整数元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], ... 阅读更多

要掩盖大于给定值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_greater() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x > value)。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有效，要么是布尔值数组，它决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() 方法创建一个包含整数元素的数组 ... 阅读更多

要掩盖等于给定值的数组，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.masked_equal() 方法。此函数是 masked_where 的快捷方式，条件为 (x == value)。对于浮点数组，请考虑使用 masked_values(x, value)。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有效，要么是布尔值数组，它决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 创建一个 ... 阅读更多

要返回带有无效数据掩码并用填充值替换的输入，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ma.fix_invalid() 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有效，要么是布尔值数组，它决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() 方法创建一个包含整数元素的数组 - arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, ... 阅读更多