在 NumPy 中返回一个给定形状和数据类型的空掩码数组，其中所有数据都被掩码。

要返回一个给定形状和数据类型的空掩码数组，其中所有数据都被掩码，可以使用 Python NumPy 中的 **ma.masked_all()** 方法。第一个参数设置所需 MaskedArray 的形状。**dtype** 参数设置数组所需的输出数据类型。

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无效，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 ma.masked_all() 返回一个给定形状和数据类型的空掩码数组，其中所有数据都被掩码。dtype 参数设置数组所需的输出数据类型：

arr = ma.masked_all((5, 5),dtype = np.int32)

显示我们的数组：

print("Array...
",arr)

获取数据类型：

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度：

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状：

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素个数：

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

示例

# Python ma.MaskedArray - Return an empty masked array of the given shape and dtype where all the data are masked

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# To return an empty masked array of the given shape and dtype where all the data are masked, use the ma.masked_all() method in Python Numpy
# The 1st parameter sets the shape of the required MaskedArray
# The dtype parameter sets the desired output data-type for the array
arr = ma.masked_all((5, 5),dtype = np.int32)

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

输出

Array...
[[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]
[-- -- -- -- --]]

Array datatype...
int32

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(5, 5)

Elements in the Array...
25

AmitDiwan

更新于：2022年2月3日

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