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法律研究获取NumPy中掩码数组的元素数量
要获取掩码数组的元素数量，请在NumPy中使用**ma.MaskedArray.size**属性。array.size返回一个标准的任意精度Python整数。对于其他获取相同值的方法，情况可能并非如此，这些方法返回的是np.int_的实例，并且如果该值在后续计算中可能会溢出固定大小的整数类型，则这一点可能很重要。
掩码要么是nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是一个布尔数组，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()方法创建数组：
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)获取数组的维度：
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
获取消耗的总字节数：
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)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], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)获取掩码数组的itemsize：
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)
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，在NumPy中使用ma.MaskedArray.size属性：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)
# Get the dimensions of the Array
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the total bytes consumed
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the itemsize of the Masked Array
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)
#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)
# To get the number of elements of the Masked Array, use the ma.MaskedArray.size attribute in Numpy
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)输出
Array... [[35 85] [67 33]] Array type... int64 Array itemsize... 8 Array Dimensions... 2 Array nbytes... 32 Our Masked Array [[35 85] [67 --]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array itemsize... 8 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (2, 2) Elements in the Masked Array... 4
更新于: 2022年2月17日
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