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法律研究在 Numpy 中查找掩码数组沿给定轴的连续未掩码数据
要查找掩码数组沿给定轴的连续未掩码数据，请在 Python Numpy 中使用 **numpy.ma.notmasked_contiguous**。该方法返回数组中未掩码索引的切片（起始和结束索引）列表。如果输入是二维的并且指定了轴，则结果是一个列表的列表。
轴是执行操作的轴。如果为 None（默认值），则应用于数组的扁平化版本，这与 flatnotmasked_contiguous 相同。
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([[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的某些元素标记为无效 -
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)
返回一个布尔值，指示数据是否连续 -
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())要查找掩码数组沿给定轴的连续未掩码数据，请使用 numpy.ma.notmasked_contiguous
print("
Result...
",np.ma.notmasked_contiguous(maskArr, axis = 0))
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)
# Return a boolean indicating whether the data is contiguous
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())
# To find contiguous unmasked data in a masked array along the given axis, use the numpy.ma.notmasked_contiguous in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.notmasked_contiguous(maskArr, axis = 0))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 Check whether the data is contiguous? True Result... [[slice(2, 4, None)], [slice(1, 2, None)], [slice(0, 4, None)]]
更新于: 2022年2月4日
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