返回NumPy中参数对象的默认填充值


要返回参数对象的默认填充值,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 -

数据类型默认值
布尔型True
整数型999999
浮点型1.e20
复数型1.e20+0j
对象型'?'
字符串型'N/A'

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相同大小的数组。

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)

要返回参数对象的默认填充值,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 7minus;

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

示例

# Python ma.MaskedArray - Return the default fill value for the argument object

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 default fill value for the argument object, 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...
[[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

The default fill value...
999999

更新于: 2022年2月4日

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