要将输入转换为保留子类的掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.asanyarray() 方法。该函数返回输入的 MaskedArray 解释。如果输入是 MaskedArray 的子类，则保留其类。如果输入已经是 ndarray，则不执行复制。第一个参数是输入数据，可以转换为数组的任何形式。order 参数建议是使用行主序 ('C') 还是列主序 ('FORTRAN') 内存表示。默认为 'C'。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma创建一个包含整数元素的数组 ... 阅读更多

要将输入转换为给定数据类型的掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.asarray() 方法。如果输入已经是 ndarray，则不执行复制。如果输入数据是 MaskedArray 的子类，则返回基类 MaskedArray。第一个参数是输入数据，可以转换为掩码数组的任何形式。该函数返回第一个参数的 Masked 数组解释。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、元组的列表、ndarray 和掩码数组。order 参数建议是使用行主序 ('C') 还是... 阅读更多

要尽可能将掩码简化为 nomask，请在 Numpy 中使用 np.ma.shrink_mask() 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，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma... 阅读更多

要掩盖包含掩码值的二维数组的行和/或列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_rowcols() 方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据 axis 参数的值进行掩码。掩盖包含掩码值的二维数组的整行和/或整列。掩码行为使用 axis 参数进行选择 - 如果 axis 为 None，则掩盖行和列。如果 axis 为 0，则仅掩盖行。如果 axis 为 1 或 -1，则仅掩盖列。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

要掩盖包含掩码值的二维数组的行，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_rows() 方法。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。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 和稀疏数组库配合使用。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

要掩盖包含掩码值的二维数组的列，请在 Numpy 中使用 np.ma.mask_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，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。步骤在... 阅读更多

要返回对应于一维数组未掩码块的切片列表，请在 Python Numpy 中使用 ma.clump_unmasked()。 “块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应于数组中未掩码元素的连续区域。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... 阅读更多

要返回对应于一维数组掩码块的切片列表，请在 Python Numpy 中使用 ma.clump_masked()。 “块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应于 a 中掩码元素的连续区域。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... 阅读更多

要查找掩码数组沿给定轴的连续未掩码数据，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未掩码索引的切片（起始和结束索引）列表。如果输入为二维且指定了轴，则结果为列表的列表。轴是要执行操作的轴。如果为 None（默认值），则应用于数组的扁平化版本，这与 flatnotmasked_contiguous 相同。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用... 阅读更多

要查找掩码数组沿给定轴的连续未掩码数据，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ma.notmasked_contiguous。该方法返回数组中未掩码索引的切片（起始和结束索引）列表。如果输入为二维且指定了轴，则结果为列表的列表轴是要执行操作的轴。如果为 None（默认值），则应用于数组的扁平化版本，这与 flatnotmasked_contiguous 相同。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np import numpy.ma as ma使用... 阅读更多