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法学NumPy中掩盖小于给定值的数组元素
要掩盖小于给定值的数组，请在Python NumPy中使用**numpy.ma.masked_less()**方法。此函数是masked_where的快捷方式，条件为(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([[83, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...
", arr)获取数组的类型：
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("
Number of Elements in the Array...
",arr.size)要掩盖小于给定值的数组，请使用numpy.ma.masked_less()方法：
print("
Number of Elements in the Array...
",arr.size)这里，我们将掩盖小于88的数组元素：
print("
Result...
",np.ma.masked_greater(arr, 88))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([[83, 55, 91], [93, 33, 39], [73, 93, 51], [93, 45, 67]])
print("Array...
", arr)
# Get the type pf array
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("
Number of Elements in the Array...
",arr.size)
# To mask an array where less than a given value, use the numpy.ma.masked_less() method in Python Numpy
# Here, we will the array less than value 88
print("
Result...
",np.ma.masked_greater(arr, 88))输出
Array... [[83 55 91] [93 33 39] [73 93 51] [93 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Array Shape... (4, 3) Number of Elements in the Array... 12 Result... [[83 55 --] [-- 33 39] [73 -- 51] [-- 45 67]]
更新于：2022年2月5日
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