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法学使用Numpy将输入转换为至少三维的数组
要将输入转换为至少三维的数组，请在Python Numpy中使用**ma.atleast_3d()**方法。参数是一个或多个类数组序列。非数组输入将转换为数组。已经具有三个或更多维度的数组将被保留。
该函数返回一个数组或数组列表，每个数组的a.ndim >= 3。尽可能避免复制，并返回具有三个或更多维度的视图。例如，形状为(N,)的一维数组将成为形状为(1, N, 1)的视图，形状为(M, N)的二维数组将成为形状为(M, N, 1)的视图。它应用于_data和_mask（如果存在）。
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], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [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)
要将输入转换为至少三维的数组，请在Python Numpy中使用ma.atleast_3d()方法：
print("
Result...
",np.atleast_3d(1, maskArr))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, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [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 three dimensions, use the ma.atleast_3d() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.atleast_3d(1, maskArr))输出
Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [-- 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 Result... [array([[[1]]]), masked_array( data=[[[--], [--], [81]], [[--], [33], [39]], [[73], [--], [51]], [[62], [--], [67]]], mask=[[[ True], [ True], [False]], [[ True], [False], [False]], [[False], [ True], [False]], [[False], [ True], [False]]], fill_value=999999)]
更新于：2022年2月4日
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