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法学当 NumPy 中的数据类型 (dtype) 与当前数据类型不同时，返回一个新的数组
要在数据类型与当前数据类型不同时返回一个新数组，可以使用 Python NumPy 中的 **ma.MaskedArray.__array__(dtype)** 方法。我们将 dtype 参数设置为 float。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask，表示关联数组的没有无效值，或者是一个布尔型数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。
NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。
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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [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标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 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)
要在数据类型与当前数据类型不同时返回一个新数组，可以使用 ma.MaskedArray.__array__(dtype) 方法。我们将 dtype 参数设置为 float：
print("
Result...
",maskArr.__array__(float))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], [73, 88, 51], [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], [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 new array when dtype is different from the current dtype, use the ma.MaskedArray.__array__(dtype) method
# We have set the dtype parameter to be float
print("
Result...
",maskArr.__array__(float))输出
Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [-- 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 Result... [[65. 68. 81.] [93. 33. 39.] [73. 88. 51.] [62. 45. 67.]]
更新于：2022年2月8日
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