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法学NumPy中使用掩码数组对给定标量值进行左移操作
在Python NumPy中，使用**ma.MaskedArray.__rlshift__()**方法可以对掩码数组的每个元素进行给定标量值的左移操作。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码可以是nomask（表示关联数组中没有无效值）或布尔值数组，用于确定关联数组中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，并且可以很好地与分布式、GPU和稀疏数组库配合使用。
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数元素的数组：
arr = np.array([[8, 6, 1, 4], [6, 3, 9, 5], [9, 8, 1, 3], [5, 4, 7, 5]])
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，并将其中一些元素标记为无效：
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)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个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
标量：
val = 3
print("
The given value..
",val)使用ma.MaskedArray.__rlshift__()方法对掩码数组的每个元素进行给定标量值的左移操作：
print("
Resultant Array...
",maskArr.__rlshift__(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([[8, 6, 1, 4], [6, 3, 9, 5], [9, 8, 1, 3], [5, 4, 7, 5]])
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 = 3
print("
The given value..
",val)
# Left Shift a given scalar value by every element of a masked array,
# use the ma.MaskedArray.__rlshift__() method
print("
Resultant Array...
",maskArr.__rlshift__(val))输出
Array... [[8 6 1 4] [6 3 9 5] [9 8 1 3] [5 4 7 5]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 1 4] [6 3 -- 5] [9 8 1 --] [5 -- 7 5]] 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.. 3 Resultant Array... [[-- -- 6 48] [192 24 -- 96] [1536 768 6 --] [96 -- 384 96]]
更新于：2022年2月7日
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