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法学返回 NumPy 中掩码数组沿轴 0 的最小值索引数组
要返回最小值的索引数组，请在 NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.argmin()** 方法。axis 参数用于设置轴值。对于 axis，如果为 None，则索引指向扁平化数组，否则沿指定的轴。out 是可以将结果放入的数组。它的类型将被保留，并且它必须具有正确的形状才能容纳输出。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask（表示关联数组的没有值无效），要么是一个布尔数组，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([[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)
返回最小值的索引数组，在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.argmin() 方法。掩码值被视为具有“fill_value”的值。“fill_value”是一个参数，即用于填充掩码值的 value。如果为 None，则使用 minimum_fill_value(self._data) 的输出代替。axis 参数用于设置轴值：
print("
Result...
",maskArr.argmin(axis = 0))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([[55, 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 =[[1, 0], [ 0, 0], [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 array of indices of the minimum values, use the ma.MaskedArray.argmin() 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 minimum_fill_value(self._data) is used instead.
# The axis parameter is used to set the axis values
print("
Result...
",maskArr.argmin(axis = 0))输出
Array... [[55 85] [67 33] [29 88] [56 45]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- 85] [67 33] [29 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... [2 1]
更新于：2022年2月4日
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