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法律研究在NumPy中使用掩码数组元素除以给定标量元素并返回商和余数的数组
在Python NumPy中，要使用掩码数组元素除以给定标量元素并返回商和余数的数组，可以使用**ma.MaskedArray.__rdivmod__()**方法。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有效，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。
NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用numpy.array()方法创建包含整数元素的数组 -
arr = np.array([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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, 0, 1], [ 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)标量 -
val = 35
print("
The given value...
",val)要使用掩码数组元素除以给定标量元素并返回商和余数的数组，可以使用ma.MaskedArray.__rdivmod__()方法 -
print("
Resultant Arrays...
",maskArr.__rdivmod__(val))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([[85, 68, 35, 84], [67, 33, 109, 53], [29, 88, 105, 37], [56, 45, 70, 85]])
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, 0], [ 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 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)
# The scalar
val = 35
print("
The given value...
",val)
# To divide a given scalar element with masked array elements and return arrays with Quotient and Remainder,
# use the ma.MaskedArray.__rdivmod__() method
print("
Resultant Arrays...
",maskArr.__rdivmod__(val))输出
Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 35 84] [67 33 -- 53] [29 88 105 --] [56 -- 70 85]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 4) Elements in the Masked Array... 16 The given value... 35 Resultant Arrays... (masked_array( data=[[--, --, 1, 0], [0, 1, --, 0], [1, 0, 0, --], [0, --, 0, 0]], mask=[[ True, True, False, False], [False, False, True, False], [False, False, False, True], [False, True, False, False]], fill_value=999999), masked_array( data=[[--, --, 0, 35], [35, 2, --, 35], [6, 35, 35, --], [35, --, 35, 35]], mask=[[ True, True, False, False], [False, False, True, False], [False, False, False, True], [False, True, False, False]], fill_value=999999))
更新于: 2022年2月4日
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