要返回具有交换轴 1 和轴 2 的数组的视图，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.swapaxes() 方法。对于 NumPy >= 1.10.0，如果 a 是一个 ndarray，则返回 a 的视图；否则创建一个新数组。对于早期版本的 NumPy，只有在更改轴的顺序时才会返回 a 的视图，否则返回输入数组。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否... 阅读更多

要在 Python 中删除长度为一的轴，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.squeeze() 方法。返回输入数组，但删除了所有或一部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或 a 的视图。请注意，如果所有轴都被压缩，则结果是 0d 数组而不是标量。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否... 阅读更多

要返回包含相同数据但具有新形状的掩码数组，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.reshape() 方法。赋予数组新的形状而不更改其数据。顺序使用“order”参数设置。'F' 顺序确定数组数据是否应视为 FORTRAN 即 F（列主序）。新形状应与原始形状兼容。如果提供了一个整数，则结果将是长度为该整数的 1-D 数组。顺序确定数组数据是否应视为 C（行主序）或 FORTRAN（列主序）顺序。返回一个... 阅读更多

要返回包含相同数据但具有新形状的掩码数组，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.reshape() 方法。赋予数组新的形状而不更改其数据。顺序使用“order”参数设置。'C' 顺序确定数组数据是否应视为 C（行主序）。新形状应与原始形状兼容。如果提供了一个整数，则结果将是长度为该整数的 1-D 数组。顺序确定数组数据是否应视为 C（行主序）或 FORTRAN（列主序）顺序。返回一个掩码数组... 阅读更多

要返回两个掩码数组的内积，请在 Python NumPy 中使用 ma.inner() 方法。对于 1-D 数组（无复共轭）的向量的普通内积，在更高维度上，最后一个轴上的求和积。out 参数建议，如果两个数组都是标量或都是 1-D 数组，则返回标量；否则返回数组。out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否... 阅读更多

要返回两个掩码数组的内积，请在 Python NumPy 中使用 ma.inner() 方法。对于 1-D 数组（无复共轭）的向量的普通内积，在更高维度上，最后一个轴上的求和积。out 参数建议，如果两个数组都是标量或都是 1-D 数组，则返回标量；否则返回数组。out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])。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，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素是否... 阅读更多

要沿特定轴追加掩码数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.append() 方法。轴使用“axis”参数设置。这些值被追加到第一个参数数组的副本中。这些值被追加到第一个参数数组的副本中。它必须具有正确的形状。如果未指定轴，则第二个参数数组可以是任何形状，并且在使用前将被展平。该函数返回 array1 的副本，其中 array2 附加到 axis。追加不会就地发生：分配并填充一个新数组。如果 axis 为 None，... 阅读更多

要沿特定轴连接掩码数组序列，请在 Python NumPy 中使用 ma.stack() 方法。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。out 参数，如果提供，是放置结果的目标。形状必须正确，与如果没有指定 out 参数，stack 将返回的形状匹配。该函数返回堆叠的数组，其维度比... 阅读更多

要连接掩码数组序列，请在 Python NumPy 中使用 ma.stack() 方法。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。out 参数，如果提供，是放置结果的目标。形状必须正确，与如果没有指定 out 参数，stack 将返回的形状匹配。该函数返回堆叠的数组，其维度比输入数组多一维。它应用于 _data 和... 阅读更多

要垂直（行方式）依次堆叠掩码数组，请在 Python NumPy 中使用 ma.vstack() 方法。这等效于在将形状为 (N,) 的 1-D 数组重塑为 (1, N) 后沿第一个轴进行连接。重建由 vsplit 分割的数组。对于最多 3 维的数组，此函数最有意义。例如，对于具有高度（第一个轴）、宽度（第二个轴）和 r/g/b 通道（第三个轴）的像素数据。函数 concatenate、stack 和 block 提供更一般的堆叠和连接操作。参数是必须沿除第一个轴外的所有轴具有相同形状的数组。... 阅读更多