使用 NumPy 中的 __ipow__() 方法，对掩码数组的每个元素进行原地幂运算，幂值为给定的标量值。

要将掩码数组的每个元素都提升到一个给定的标量值，请在 Python NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.__ipow__()** 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，也可以是布尔值的数组，用于确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，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。

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掩盖其中一些无效元素 -

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数量 -

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

标量 -

val = 3
print("
The given value...
",val)

要将掩码数组的每个元素都提升到一个给定的标量值，请使用 ma.MaskedArray.__ipow__() 方法 -

print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__ipow__(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 = 3
print("
The given value...
",val)

# To raise each and every element of a masked array to a given scalar value, use the ma.MaskedArray.__ipow__() method
print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__ipow__(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...
3

Resultant Masked Array...
[[-- -- 531441]
[-- 35937 59319]
[389017 -- 132651]
[238328 -- 300763]]

AmitDiwan

更新于: 2022年2月17日

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