在 Numpy 中沿轴 0 连接一系列掩码数组

要连接一系列掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 **ma.concatenate()** 方法。轴是使用“**axis**”参数设置的。这里，我们设置了轴 0。

参数是必须具有相同形状的数组，除了对应于轴的维度（默认情况下为第一个）之外。轴是沿其连接数组的轴。默认值为 0。该函数返回连接后的数组，并保留任何掩码条目。

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的值是否有效。

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 3x3 数组，其中包含 int 元素 -

arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("Array1...
", arr1)
print("
Array type...
", arr1.dtype)

创建掩码数组 1 -

arr1 = ma.array(arr1)

掩码数组 1 -

arr1[0, 1] = ma.masked
arr1[1, 1] = ma.masked

显示掩码数组 1 -

print("
Masked Array1...
",arr1)

创建数组 2，另一个使用 numpy.arange() 方法的 3x3 数组，其中包含 int 元素"

arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("
Array2...
", arr2)
print("
Array type...
", arr2.dtype)

创建掩码数组 2 -

arr2 = ma.array(arr2)

掩码数组 2 -

arr2[2, 1] = ma.masked
arr2[2, 2] = ma.masked

显示掩码数组 2 -

print("
Masked Array2...
",arr2)

要连接一系列掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.concatenate() 方法。轴是使用“axis”参数设置的。这里，我们设置了轴 0 -

print("
Result of concatenation...
",ma.concatenate([arr1, arr2], axis = 0))

示例

# Python ma.MaskedArray - Concatenate a sequence of masked arrays along axis 0

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Array 1
# Creating a 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("Array1...
", arr1)
print("
Array type...
", arr1.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr1.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr1.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr1.size)

# Create a masked array
arr1 = ma.array(arr1)

# Mask Array1
arr1[0, 1] = ma.masked
arr1[1, 1] = ma.masked

# Display Masked Array 1
print("
Masked Array1...
",arr1)

# Array 2
# Creating another 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method
arr2 = np.arange(9).reshape((3,3))
print("
Array2...
", arr2)
print("
Array type...
", arr2.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr2.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr2.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr2.size)

# Create a masked array
arr2 = ma.array(arr2)

# Mask Array2
arr2[2, 1] = ma.masked
arr2[2, 2] = ma.masked

# Display Masked Array 2
print("
Masked Array2...
",arr2)

# To concatenate a sequence of arrays, use the ma.concatenate() method in Python Numpy
print("
Result of concatenation...
",ma.concatenate([arr1, arr2], axis = 0))

输出

Array1...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 3)

Elements in the Array...
9

Masked Array1...
[[0 -- 2]
[3 -- 5]
[6 7 8]]

Array2...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 3)

Elements in the Array...
9

Masked Array2...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 -- --]]

Result of concatenation...
[[0 -- 2]
[3 -- 5]
[6 7 8]
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 -- --]]

更新于: 2022-02-03

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