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法学研究在NumPy中返回一个包含相同数据但具有新形状的掩码数组
要返回一个包含相同数据但具有新形状的掩码数组，请在NumPy中使用 **ma.MaskedArray.reshape()** 方法。赋予数组新的形状而无需更改其数据。新形状应与原始形状兼容。如果提供的是整数，则结果将是一个长度为该整数的一维数组。
顺序决定了数组数据是否应按C语言(行主序)或FORTRAN(列主序)顺序查看。返回一个包含相同数据但具有新形状的掩码数组。结果是对原始数组的视图；如果无法实现此目的，则会引发ValueError。
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元素：
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)
要返回一个包含相同数据但具有新形状的掩码数组，请使用ma.MaskedArray.reshape()方法。赋予数组新的形状而无需更改其数据。掩码数组的新形状设置为6x1作为参数。新形状应与原始形状兼容。如果提供的是整数，则结果将是一个长度为该整数的一维数组：
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1)))示例
# Python ma.MaskedArray - Return a masked array containing the same data but with a new shape
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
# The masked array is 1x6
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 1, 0, 0, 0, 1]])
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 masked array containing the same data, but with a new shape, use the ma.MaskedArray.reshape() method in Numpy
# Give a new shape to the array without changing its data
# The new shape of the masked array is set to 6x1 as a parameter
# The new shape should be compatible with the original shape.
# If an integer is supplied, then the result will be a 1-D array of that length
print("
Result...
",maskArr.reshape((6,1)))输出
Array... [[78 85 51] [56 33 97]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[78 -- 51] [56 33 --]] 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] [33] [--]]
更新于：2022年2月2日
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