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法律研究将输入转换为至少具有一维的 NumPy 数组
要将输入转换为至少具有一维的数组，请在 Python NumPy 中使用 **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。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值的数组，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
使用 numpy.array() 方法创建一个包含整数元素的数组 -
arr = np.array([65, 68, 81])
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 =[[0, 1, 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数量 -
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
使用 ma.atleast_1d() 方法将输入转换为至少具有一维的数组 -
print("
Result...
",np.atleast_1d(1, maskArr))示例
# Python ma.MaskedArray - Convert inputs to arrays with at least one dimension
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])
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 =[[0, 1, 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)
# To convert inputs to arrays with at least one dimension, use the ma.atleast_1d() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.atleast_1d(1, maskArr))输出
Array... [65 68 81] Array type... int64 Array Dimensions... 1 Our Masked Array [65 -- 81] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (3,) Elements in the Masked Array... 3 Result... [array([1]), masked_array(data=[65, --, 81], mask=[False, True, False], fill_value=999999)]
更新于: 2022年2月3日
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