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
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