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法律研究在 Numpy 中使用 logical_or 运算符组合两个掩模
要使用 logical_or 运算符组合两个掩模，可以在 Python Numpy 中使用 mask_or() 方法。如果 copy 参数为 False 并且其中一个输入为 nomask，则返回其他输入掩模的视图。默认值为 False。shrink 参数表示是否在所有值为 False 的情况下将输出缩小为 nomask。默认值为 True。此函数返回 mask1 或 mask2 中掩盖的结果掩模值。如果另一个为 nomask（即 False），则结果可能是 mask1 或 mask2 的视图。
步骤
首先，导入所需库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
掩模 1 和掩模 2 −
mask1 = np.ma.make_mask([0, 0, 1, 0, 0]) mask2 = np.ma.make_mask([0, 1, 0, 1, 0])
显示掩模 −
print("Mask1...
", mask1)
print("Mask2...
", mask2)要使用 logical_or 运算符组合两个掩模，请在 Python Numpy 中使用 mask_or() 方法 −
print("
Result...
",np.ma.mask_or(mask1, mask2))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Masks
mask1 = np.ma.make_mask([0, 0, 1, 0, 0])
mask2 = np.ma.make_mask([0, 1, 0, 1, 0])
print("Mask1...
", mask1)
print("Mask2...
", mask2)
# To combine two masks with the logical_or operator, use the mask_or() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.mask_or(mask1, mask2))输出
Mask1... [False False True False False] Mask2... [False True False True False] Result... [False True True True False]
更新于： 2022 年 2 月 4 日
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