掩盖包含沿负轴方向掩盖值的二维 NumPy 数组的行和/或列

要掩盖包含掩盖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 参数的值进行掩盖。

掩盖包含掩盖值的二维数组的整行和/或整列。掩盖行为使用 axis 参数进行选择 -

• 如果 axis 为 None，则掩盖行和列。
• 如果 axis 为 0，则仅掩盖行。
• 如果 axis 为 1 或 -1，则仅掩盖列。

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)

创建一个掩盖数组并将其中的某些元素标记为无效 -

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)

获取掩盖数组的维度 -

print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)

获取掩盖数组的形状 -

print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)

获取掩盖数组的元素数量 -

print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)

要掩盖包含掩盖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 = -1))

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 = -1))

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...
[[-- -- 81]
[-- -- 39]
[-- -- 51]
[-- -- 67]]

AmitDiwan

更新于: 2022年2月22日

492 次查看

启动您的 职业生涯

通过完成课程获得认证

立即开始