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法律研究返回 NumPy 中一维数组未掩盖块对应的切片列表
要返回与一维数组未掩盖块对应的切片列表，请使用 Python NumPy 中的 **ma.clump_unmasked()**。“块”定义为数组的连续区域。返回切片列表，每个切片对应数组中一个连续的未掩盖元素区域。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组中没有无效值），要么是布尔数组，它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型元素的数组：
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一些元素标记为无效：
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个数：
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())要返回与一维数组未掩盖块对应的切片列表，请使用 ma.clump_unmasked()。“块”定义为数组的连续区域：
print("
Result...
",np.ma.clump_unmasked(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 unmasked clumps of a 1-D array, use the ma.clump_unmasked() in Python Numpy
# A "clump" is defined as a contiguous region of the array.
print("
Result...
",np.ma.clump_unmasked(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(2, 3, None), slice(4, 7, None), slice(8, 9, None)]
更新于：2022年2月4日
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