返回NumPy中具有浮点数据类型的掩码数组的默认填充值

要返回具有浮点数据类型的数组的默认填充值，请在 Python NumPy 中使用 **ma.default_fill_value()** 方法。默认填充值取决于输入数组的数据类型或输入标量的类型 -

对于结构化类型，将返回一个结构化标量，其中每个字段都是其类型的默认填充值。对于子数组类型，填充值是一个包含默认标量填充值的大小相同的数组。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
import numpy.ma as ma

使用 numpy.array() 方法创建具有浮点元素的数组 -

arr = np.array([[72.7, 68.2, 81.6], [93.4, 33.4, 76.2], [73.6, 88.1, 51.8], [62.3, 45.5, 67.9]])
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)

要返回具有浮点数据类型的数组的默认填充值，请在 Python NumPy 中使用 ma.default_fill_value() 方法。默认填充值取决于输入数组的数据类型或输入标量的类型 -

print("
The default fill value...
",np.ma.default_fill_value(maskArr))

示例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create an array with float elements using the numpy.array() method
arr = np.array([[72.7, 68.2, 81.6], [93.4, 33.4, 76.2], [73.6, 88.1, 51.8], [62.3, 45.5, 67.9]])
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 default fill value for an array with float datatype, use the ma.default_fill_value() method in Python Numpy
# The default filling value depends on the datatype of the input array or the type of the input scalar
print("
The default fill value...
",np.ma.default_fill_value(maskArr))

输出

Array...
[[72.7 68.2 81.6]
[93.4 33.4 76.2]
[73.6 88.1 51.8]
[62.3 45.5 67.9]]

Our Masked Array...
[[-- -- 81.6]
[93.4 33.4 76.2]
[73.6 -- 51.8]
[62.3 -- 67.9]]

Our Masked Array type...
float64

Our Masked Array Dimensions...
2

Our Masked Array Shape...
(4, 3)

Number of elements in the Masked Array...
12

The default fill value...
1e+20

AmitDiwan

更新于: 2022年2月4日

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