要在 Python NumPy 中水平（列式）依次堆叠掩码数组，可以使用 `ma.hstack()` 方法。这等同于沿第二个轴进行连接，除了在一维数组中沿第一个轴进行连接。重建由 `hsplit` 分割的数组。此函数对于最多 3 维的数组最有效。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` 提供更通用的堆叠和连接操作。参数是必须沿除第二个轴之外的所有轴具有相同形状的数组，除了 1-D…… 阅读更多

要在 Python NumPy 中沿第三轴（深度方向）依次堆叠掩码数组，可以使用 `ma.dstack()` 方法。这等同于在将形状为 (M, N) 的二维数组重塑为 (M, N, 1) 并且将形状为 (N,) 的一维数组重塑为 (1, N, 1) 后，沿第三轴进行连接。重建由 `dsplit` 分割的数组。此函数对于最多 3 维的数组最有效。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` 提供更通用的堆叠和连接…… 阅读更多

要连接一系列掩码数组，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.concatenate()` 方法。轴使用 "axis" 参数设置。在这里，我们设置了轴 0。参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴（默认为第一个）的维度。轴是将数组连接在一起的轴。默认为 0。该函数返回连接的数组，其中保留任何掩码条目。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，或者是一个布尔数组，它为关联数组的每个元素确定…… 阅读更多

要连接一系列掩码数组，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.concatenate()` 方法。轴使用 "axis" 参数设置。参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴（默认为第一个）的维度。轴是将数组连接在一起的轴。默认为 0。该函数返回连接的数组，其中保留任何掩码条目。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma创建数组 1，一个使用 numpy.arange() 方法的具有 int 元素的 3x3 数组 −arr1 = np.arange(9).reshape((3, 3)) print("Array1...", arr1)…… 阅读更多

要连接一系列数组，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.concatenate()` 方法。参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴（默认为第一个）的维度。轴是将数组连接在一起的轴。默认为 0。该函数返回连接的数组，其中保留任何掩码条目。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，或者是一个布尔数组，它为关联数组的每个元素确定…… 阅读更多

要将一维数组作为列堆叠到二维数组中，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.column_stack()` 方法。获取一系列一维数组并将它们作为列堆叠以构成单个二维数组。二维数组按原样堆叠，就像使用 `hstack` 一样。一维数组首先转换为二维列。参数是要堆叠的数组。所有数组都必须具有相同的第一个维度。返回由堆叠给定数组形成的数组。它应用于 `_data` 和 `_mask`（如果有）。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma创建…… 阅读更多

要在 Python NumPy 中垂直（行式）依次堆叠数组，可以使用 `ma.row_stack()` 方法。这等同于在将形状为 (N,) 的一维数组重塑为 (1, N) 后，沿第一个轴进行连接。重建由 `vsplit` 分割的数组。返回由堆叠给定数组形成的数组，将至少为二维。此函数对于最多 3 维的数组最有效。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` 提供更通用的堆叠和连接操作。它应用于…… 阅读更多

要去除长度为一的轴，可以使用 NumPy 中的 `ma.MaskedArray.squeeze()` 方法。"axis" 参数用于设置轴。轴选择形状中长度为一的条目的子集。如果选择形状条目大于一的轴，则会引发错误。该函数返回输入数组，但去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。步骤首先，导入所需的库 −import…… 阅读更多

要将输入转换为至少具有两个维度的数组，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.atleast_2d()` 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。已经具有两个或更多维度的数组将被保留。该方法返回一个数组或数组列表，每个数组的 `a.ndim >= 2`。尽可能避免复制，并返回具有两个或更多维度的视图。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np import numpy.ma as ma使用 numpy.array() 方法创建一个具有 int 元素的数组 −arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88,…… 阅读更多

要将输入转换为至少具有一个维度的数组，可以使用 Python NumPy 中的 `ma.atleast_1d()` 方法。标量输入将转换为一维数组，而更高维度的输入将被保留。它返回一个数组或数组列表，每个数组的 `a.ndim >= 1`。仅在必要时才进行复制。该函数应用于 `_data` 和 `_mask`（如果有）。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，或者是一个布尔数组，它为关联数组的每个元素确定…… 阅读更多