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法学在NumPy中屏蔽包含沿轴0被屏蔽值的二维数组的行和/或列
要屏蔽包含屏蔽值的二维数组的行和/或列，请在NumPy中使用**np.ma.mask_rowcols()**方法。该函数返回输入数组的修改版本，根据axis参数的值进行屏蔽。
屏蔽包含屏蔽值的二维数组的整行和/或整列。屏蔽行为使用axis参数选择：
- 如果axis为None，则屏蔽行和列。
- 如果axis为0，则仅屏蔽行。
- 如果axis为1或-1，则仅屏蔽列。
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([[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，并将其中一些标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 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个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要屏蔽包含屏蔽值的二维数组的行和/或列，请使用np.ma.mask_rowcols()：
print("
Result...
",np.ma.mask_rowcols(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], [ 0, 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)
# To mask rows and/or columns of a 2D array that contain masked values, use the np.ma.mask_rowcols() method in Numpy
# The axis is set using the axis parameter
print("
Result...
",np.ma.mask_rowcols(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] [93 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 Result... [[-- -- --] [93 33 39] [-- -- --] [-- -- --]]
更新于：2022年2月18日
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