数据结构
网络
关系型数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究移除 NumPy 中掩码数组中长度为一的轴
要移除 Python 中长度为一的轴，可以使用 NumPy 中的 **ma.MaskedArray.squeeze()** 方法。该方法返回输入数组，但移除所有或部分长度为 1 的维度。这始终是 a 本身或 a 的视图。请注意，如果所有轴都被压缩，则结果为 0 维数组而不是标量。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组中没有无效值），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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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值：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 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)
要移除长度为一的轴，请使用 NumPy 中的 ma.MaskedArray.squeeze() 方法：
print("
Result...
",np.squeeze(maskArr))
print("
Shape...
",np.squeeze(maskArr).shape)示例
# Python ma.MaskedArray - Remove axes of length one
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[[15], [30], [45]]])
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 =[[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 remove axes of length one, use the ma.MaskedArray.squeeze() method in Numpy
print("
Result...
",np.squeeze(maskArr))
print("
Shape...
",np.squeeze(maskArr).shape)输出
Array... [[[15] [30] [45]]] Array type... int64 Array Dimensions... 3 Our Masked Array [[[15] [--] [45]]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 3 Our Masked Array Shape... (1, 3, 1) Elements in the Masked Array... 3 Result... [15 -- 45] Shape... (3,)
更新于：2022年2月4日
174 次浏览
广告