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法学在 NumPy 中使用掩码数组就地乘以标量值
要在 Python NumPy 中就地将掩码数组的每个元素乘以标量值，请使用 **ma.MaskedArray.__imul__()** 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组的没有任何值无效），要么是一个布尔数组，它决定关联数组的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，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库良好兼容。
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型元素的数组：
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，并将其中一些元素标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 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)
标量：
val = 7
print("
The given value...
",val)要在 Python NumPy 中就地将掩码数组的每个元素乘以标量值，请使用 ma.MaskedArray.__imul__() 方法：
print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__imul__(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([[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], [ 1, 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)
# The scalar
val = 7
print("
The given value...
",val)
# To multiply each element of a masked Array by a scalar value inplace, use the ma.MaskedArray.__imul__() method
print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__imul__(val))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] [-- 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 The given value... 7 Resultant Masked Array... [[-- -- 567] [-- 231 273] [511 -- 357] [434 -- 469]]
更新于：2022年2月17日
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