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法学使用NumPy将无效数据掩盖并替换为填充值后的返回值
要返回将无效数据掩盖并替换为填充值后的输入，请在Python NumPy中使用**numpy.ma.fix_invalid()**方法。掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask（表示关联数组中没有无效值），要么是布尔值数组，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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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 =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)获取数组的维度：
print("
Our Masked Array Dimensions...
",arr.ndim)
获取数组的形状：
print("
Our Masked Array Shape...
",arr.shape)获取数组的元素个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",arr.size)
要返回将无效数据掩盖并替换为填充值后的输入，请在Python NumPy中使用numpy.ma.fix_invalid()方法
print("
Result...
",np.ma.fix_invalid(arr))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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the shape of the Array
print("
Our Masked Array Shape...
",arr.shape)
# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Masked Array...
",arr.size)
# To return input with invalid data masked and replaced by a fill value, use the numpy.ma.fix_invalid() method in Python Numpy
print("
Result...
",np.ma.fix_invalid(arr))输出
Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [93 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 Result... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]]
更新于：2022年2月4日
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