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法律研究在NumPy中返回一个被掩码数组降维后以行优先顺序排列的副本
要返回降维后的数组副本，请在NumPy中使用**ma.MaskedArray.flatten()**方法。“**order**”参数用于指定展平顺序。“C”顺序表示以行优先（C风格）顺序展平。
‘C’顺序表示以行优先（C风格）顺序展平。‘F’顺序表示以列优先（Fortran风格）顺序展平。‘A’顺序表示如果a在内存中是Fortran连续的，则以列优先顺序展平；否则以行优先顺序展平。‘K’顺序表示按照元素在内存中出现的顺序展平a。默认值为‘C’。
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），要么是一个布尔数组，它决定关联数组的每个元素是否有效。
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，并将其中一些标记为无效：
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个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)要返回降维后的数组副本，请在NumPy中使用ma.MaskedArray.flatten()方法。“order”参数用于指定展平顺序。“C”顺序表示以行优先（C风格）顺序展平：
print("
Result...
",maskArr.flatten(order = 'C'))示例
# Python ma.MaskedArray - Return a copy of the array collapsed into one dimension
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[78, 85, 51], [56, 33, 97]])
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], [ 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 return a copy of the array collapsed into one dimension, use the ma.MaskedArray.flatten() method in Numpy
# The "order" parameter is used to flatter in order
# The ‘C’ order means to flatten in row-major (C-style) order.
print("
Result...
",maskArr.flatten())输出
Array... [[78 85 51] [56 33 97]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[78 -- 51] [56 -- 97]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (2, 3) Elements in the Masked Array... 6 Result... [78 -- 51 56 -- 97]
更新于：2022年2月2日
浏览量：107
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