使用 Numpy 中现有数组的属性来清空掩码数组

要使用现有数组的属性来清空掩码数组，请在 Python Numpy 中使用 ma.masked_all_like() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以为无掩码（表示相关联的数组中没有值无效）或布尔值数组，它决定了相关联的数组的每个元素是有效还是无效。

步骤

首先，导入必需的库 −

import numpy as np
import numpy.ma as ma

使用 Python Numpy 中的 numpy.array() 方法创建一个新数组 −

arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, 51], [62, 45, 67]], dtype=np.float32)

显示我们的数组 −

print("Array...
",arr)

获取数据类型 −

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

要使用现有数组的属性来清空掩码数组，请使用 ma.masked_all_like() −

arr = ma.masked_all_like(arr)

显示我们的数组 −

print("
New Array...
",arr)

获取数据类型 −

print("
New Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度 −

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状 −

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素数量 −

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

示例

# Python ma.MaskedArray - Empty masked array with the properties of an existing array

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create a new array using the numpy.array() method in Python Numpy
arr = np.array([[77, 51, 92], [56, 31, 69], [73, 88, 51], [62, 45, 67]], dtype=np.float32)

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# To empty masked array with the properties of an existing array, use the ma.masked_all_like() method in Python Numpy
arr = ma.masked_all_like(arr)

# Displaying our array
print("
New Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
New Array datatype...
",arr.dtype)

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

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

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

输出

Array...
[[77. 51. 92.]
[56. 31. 69.]
[73. 88. 51.]
[62. 45. 67.]]

Array datatype...
float32

New Array...
[[-- -- --]
[-- -- --]
[-- -- --]
[-- -- --]]

New Array datatype...
float32

Array Dimensions...
2
Our Array Shape...
(4, 3)
Elements in the Array...
12

AmitDiwan

更新日期：03-Feb-2022

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