返回 NumPy 中掩码数组中最大值的索引数组

要返回最大值的索引数组，请在 NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.argmax()** 方法。掩码值被视为具有值“**fill_value**”。“fill_value”是一个参数，即用于填充掩码值的的值。

对于轴，如果为 None，则索引为扁平化数组中的索引，否则为指定轴上的索引。out 是结果可以放置其中的数组。它的类型被保留，并且必须具有正确的形状以容纳输出。

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 numpy.array() 方法创建包含 int 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将其中一些标记为无效 -

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)

返回最大值的索引数组，在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.argmax() 方法。掩码值被视为具有值“fill_value”。“fill_value”是一个参数，即用于填充掩码值的的值。如果为 None，则改为使用 maximum_fill_value(self._data) 的输出 -

print("
Result...
",maskArr.argmax())

示例

# Python ma.MaskedArray - Return array of indices of the maximum values

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[35, 85], [67, 33], [29, 88], [56, 45]])
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 =[[0, 0], [ 0, 1], [1, 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 array of indices of the maximum values, use the ma.MaskedArray.argmax() method in Numpy
# Masked values are treated as if they had the value "fill_value".
# The "fill_value" is a parameter i.e. Value used to fill in the masked values.
# If None, the output of maximum_fill_value(self._data) is used instead.
print("
Result...
",maskArr.argmax())

输出

Array...
[[35 85]
[67 33]
[29 88]
[56 45]]

Array type...
int64

Array Dimensions...
2

Our Masked Array
[[35 85]
[67 --]
[-- 88]
[56 --]]

Our Masked Array type...
int64

Our Masked Array Dimensions...
2

Our Masked Array Shape...
(4, 2)

Elements in the Masked Array...
8

Result...
5

AmitDiwan

更新于: 2022年2月4日

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