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法学在NumPy中返回元素级基掩码数组，该数组由第二个数组的幂构成
要返回元素级基数组，其幂来自第二个数组，请在Python NumPy中使用**MaskedArray.power()**方法。
where参数是在输入上广播的条件。在条件为True的位置，输出数组将设置为ufunc结果。在其他地方，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的out=None创建未初始化的输出数组，则其中条件为False的位置将保持未初始化状态。
out参数是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。
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([93, 33, 76, 73, 88, 51, 62, 45, 67])
print("Array...
", arr)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, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)获取掩码数组的类型：
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("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)设置幂数组：
arrPower = [2, 3, 4, 2, 4, 3, 5, 3, 2]
要返回元素级基数组，其幂来自第二个数组，请使用MaskedArray.power()方法：
resArr = np.ma.power(maskArr, arrPower)
print("
Resultant Array..
.", resArr)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([93, 33, 76, 73, 88, 51, 62, 45, 67])
print("Array...
", arr)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[ 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)
# Get the type of the masked array
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("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# Set the power array
arrPower = [2, 3, 4, 2, 4, 3, 5, 3, 2]
# To return element-wise base array raised to power from second array, use the MaskedArray.power() method in Python Numpy
resArr = np.ma.power(maskArr, arrPower)
print("
Resultant Array..
.", resArr)输出
Array... [93 33 76 73 88 51 62 45 67] Our Masked Array... [93 33 76 73 -- 51 62 -- --] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 1 Our Masked Array Shape... (9,) Number of elements in the Masked Array... 9 Resultant Array.. . [8649 35937 33362176 5329 -- 132651 916132832 -- --]
更新于：2022年2月5日
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