在 Python ma.MaskedArray 中计算沿轴 0 的第 n 个离散差分

要计算沿给定轴的第 n 个离散差分，请在 Python Numpy 中使用 **MaskedArray.diff()** 方法。沿给定轴的第一个差分由 **out[i] = a[i+1] - a[i]** 给出，较高的差分是通过递归使用 diff 计算的 -

  • 轴使用“**axis**”参数设置

  • 轴是取差分的轴，默认为最后一个轴。

该函数返回第 n 个差分。输出的形状与 a 相同，除了轴，该轴的维度比 n 小。输出的类型与 a 的任何两个元素之间的差分的类型相同。在大多数情况下，这与 a 的类型相同。一个值得注意的例外是 datetime64，它会导致 timedelta64 输出数组。

prepend、append 参数是在执行差分之前沿轴预先附加或附加到 a 的值。标量值扩展为沿轴方向长度为 1 且沿所有其他轴方向具有输入数组形状的数组。否则，维度和形状必须与 a 相同，除了轴。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
import numpy.ma as ma

使用 numpy.array() 方法创建包含 int 元素的数组 -

arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)

创建一个掩码数组并将其中一些标记为无效 -

maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)

获取掩码数组的类型 -

print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)

获取掩码数组的维度 -

print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)

获取掩码数组的形状 -

print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)

获取掩码数组的元素数量 -

print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)

要计算沿给定轴的第 n 个离散差分，请在 Python 中使用 MaskedArray.diff() 方法。第一个差分由 out[i] = a[i+1] - a[i] 沿给定轴给出，较高的差分是通过递归使用 diff 计算的。轴使用“axis”参数设置。轴是取差分的轴，默认为最后一个轴 -

print("
Result..
.", np.diff(maskArr, axis = 0))

示例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("Array...
", arr)

# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)

# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)

# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)

# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)

# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)

# To calculate the n-th discrete difference along the given axis, use the MaskedArray.diff() method in Python Numpy

# The first difference is given by out[i] = a[i+1] - a[i] along the given axis, higher differences are calculated by using diff recursively.
# The axis is set using the "axis" parameter
# The axis is the axis along which the difference is taken, default is the last axis.
print("
Result..
.", np.diff(maskArr, axis = 0))

输出

Array...
[[65 68 81]
[93 33 76]
[73 88 51]
[62 45 67]]

Our Masked Array...
[[-- 68 81]
[93 33 76]
[73 -- 51]
[62 45 67]]

Our Masked Array type...
int64

Our Masked Array Dimensions...
2

Our Masked Array Shape...
(4, 3)

Number of elements in the Masked Array...
12

Result..
. [[-- -35 -5]
[-20 -- -25]
[-11 -- 16]]

更新于: 2022 年 2 月 5 日

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