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法律研究在NumPy中创建可能包含掩码值的数组类，并设置不同的输出dtype
使用**ma.MaskedArray()**方法创建一个掩码数组。掩码使用“**mask**”参数设置。此处设置为False。数据类型使用“**dtype**”参数设置。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask，表示关联数组的无任何值无效，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
使用numpy.array()方法创建一个包含整型元素的数组：
arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [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。掩码使用“mask”参数设置。此处设置为False。数据类型使用“dtype”参数设置：
maskArr = ma.MaskedArray(arr, mask = False, dtype=float)
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)
示例
# Python ma.MaskedArray - Create an array class with possibly masked values and set a different dtype of output
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [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
# The mask is set using the "mask" parameter. Set to False here
# The datatype is set using the "dtype" parameter
maskArr = ma.MaskedArray(arr, mask = False, dtype=float)
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)输出
Array... [[77 51 92] [56 31 69] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[77.0 51.0 92.0] [56.0 31.0 69.0] [73.0 88.0 51.0] [62.0 45.0 67.0]] Our Masked Array type... float64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12
更新于：2022年2月3日
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