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法律研究返回 NumPy 中一维数组掩码块对应的一系列切片
要返回对应于一维数组掩码块的一系列切片，请在 Python NumPy 中使用 **ma.clump_masked()**。 “块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应于 a 中掩码元素的一个连续区域。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均有效，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() 方法创建包含整数元素的数组 -
arr = np.array([65, 68, 81, 93, 33, 39, 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，并将其中的某些元素标记为无效 -
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[1, 1, 0, 1, 0, 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)
返回一个布尔值，指示数据是否连续 -
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())要返回对应于一维数组掩码块的一系列切片，请使用 ma.clump_masked()。 “块”定义为数组的连续区域
print("
Result...
",np.ma.clump_masked(maskArr))
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, 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])
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)
# Return a boolean indicating whether the data is contiguous
print("
Check whether the data is contiguous?
",maskArr.iscontiguous())
# To return a list of slices corresponding to the masked clumps of a 1-D array, use the ma.clump_masked() in Python Numpy
# A “clump” is defined as a contiguous region of the array.
print("
Result...
",np.ma.clump_masked(maskArr))输出
Array... [65 68 81 93 33 39 62 45 67] Array type... int64 Array Dimensions... 1 Our Masked Array [-- -- 81 -- 33 39 62 -- 67] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (9,) Elements in the Masked Array... 9 Check whether the data is contiguous? True Result... [slice(0, 2, None), slice(3, 4, None), slice(7, 8, None)]
更新于: 2022-02-04
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