返回 NumPy 中掩码数组沿轴 1 的最小值的索引数组

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。

对于轴，如果为 None，则索引进入扁平化数组，否则沿指定的轴。out 是可以将结果放置其中的数组。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将其中的某些元素标记为无效 -

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。掩码值被视为具有值“fill_value”。“fill_value”是一个参数，即用于填充掩码值的数值。如果为 None，则改为使用 minimum_fill_value(self._data) 的输出。axis 参数用于设置轴值 -

print("
Result...
",maskArr.argmin(axis = 1))

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 = 1))

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...
[1 1 0 0]

更新于: 2022年2月4日

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