NumPy中掩盖等于给定值的数组元素

要掩盖等于给定值的数组，请在Python NumPy中使用**numpy.ma.masked_equal()**方法。此函数是masked_where的快捷方式，条件为(x == value)。对于浮点数组，请考虑使用masked_values(x, value)。

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。

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([[74, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", 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)

获取数组的元素个数：

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

要掩盖等于给定值的数组，请使用numpy.ma.masked_equal()方法：

print("
Result...
",np.ma.masked_equal(arr, 93))

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([[74, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", 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)

# To mask an array where equal to a given value, use the numpy.ma.masked_equal() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.masked_equal(arr, 93))

输出

Array...
[[74 55 91]
[93 33 39]
[73 93 51]
[93 45 67]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 3)

Elements in the Array...
12

Result...
[[74 55 91]
[-- 33 39]
[73 -- 51]
[-- 45 67]]

更新于：2022年2月4日

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