数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究检查 NumPy 中掩码数组中哪个元素大于或等于给定值
要检查掩码数组中哪个元素大于或等于给定值，请使用 **ma.MaskedArray.__ge__()** 方法。对于大于或等于给定值 val 的每个数组元素，都会返回 True。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
使用 numpy.array() 方法创建一个包含整数元素的数组：
arr = np.array([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)获取数组的维度：
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
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, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要比较的值：
val = 61
print("
The given value to be compared with the masked array elements...
",val)要检查掩码数组中哪个元素大于或等于给定值，请使用 ma.MaskedArray.__ge__() 方法。返回布尔类型，即 True 和 False。对于每个大于或等于给定值 val 的数组元素，都会返回 True：
print("
Display True for each element greater than or equal to a given value val...
",
maskArr.__ge__(val))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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# The value to be compared
val = 61
print("
The given value to be compared with the masked array elements...
",val)
# To check which element in a masked array is greater than or equal to a given value, use the ma.MaskedArray.__ge__() method
# Returns with boolean type i.e. True and False.
# True is returned for every array element greater than or equal to a given value val
print("
Display True for each element greater than or equal to a given value val...
",
maskArr.__ge__(val))输出
Array... [[55 85 68 84] [67 33 39 53] [29 88 51 37] [56 45 99 85]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 68 84] [67 33 -- 53] [29 88 51 --] [56 -- 99 85]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 4) Elements in the Masked Array... 16 The given value to be compared with the masked array elements... 61 Display True for each element greater than or equal to a given value val... [[-- -- True True] [True False -- False] [False True False --] [False -- True True]]
更新于：2022年2月5日
浏览量：120
广告