在 NumPy 中返回沿轴 0 的掩码数组元素的平均值
要返回掩码数组元素的平均值,请在 Python NumPy 中使用 **MaskedArray.average()** 方法。“**axis**”参数用于指定要对其进行平均的轴。如果为 None,则对扁平化的数组进行平均。
weights 参数表示每个元素在计算平均值时的重要性。weights 数组可以是一维的,也可以与 a 的形状相同。如果 weights=None,则假定 a 中的所有数据都具有等于 1 的权重。一维计算为 -
avg = sum(a * weights) / sum(weights)
该函数返回沿指定轴的平均值。当 returned 为 True 时,返回一个元组,其中平均值为第一个元素,权重之和为第二个元素。如果 a 为整数类型且浮点数小于 float64,则返回类型为 np.float64,否则为输入数据类型。如果返回,sum_of_weights 始终为 float64。
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, 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 =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) 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数量 -
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要返回掩码数组元素的平均值,请在 Python NumPy 中使用 MaskedArray.average() 方法。“axis”参数用于指定要对其进行平均的轴。如果为 None,则对扁平化的数组进行平均 -
resArr = np.ma.average(maskArr, axis = 0) 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([[65, 68, 81], [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 =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) 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) # To return the average of the masked array elements, use the MaskedArray.average() method in Python Numpy # The "axis" parameter is used to axis along which to average the array. # If None, averaging is done over the flattened array. resArr = np.ma.average(maskArr, axis = 0) print("
Resultant Array..
.", resArr)
输出
Array... [[65 68 81] [93 33 76] [73 88 51] [62 45 67]] Our Masked Array... [[-- -- 81] [93 33 76] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Number of elements in the Masked Array... 12 Resultant Array.. . [76.0 33.0 68.75]
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