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法律研究返回 NumPy 中两个掩码数组的点积
要返回两个掩码数组的点积，请在 Python NumPy 中使用 **ma.dot()** 方法。此函数等效于 numpy.dot，它考虑了掩码值。strict 和 out 的位置与方法版本不同。为了保持与相应方法的兼容性，建议将可选参数视为仅限关键字参数。在某些时候，这可能是强制性的。
strict 参数设置是否传播掩码数据（True）或将其设置为 0（False）以进行计算。默认为 False。传播掩码意味着如果掩码值出现在行或列中，则整个行或列都被视为掩码。
output 参数表明它必须具有与不使用它时返回的完全相同的类型。特别是，它必须具有正确的类型，必须是 C 连续的，并且它的 dtype 必须是 dot(a,b) 返回的 dtype。这是一项性能特性。因此，如果这些条件不满足，则会引发异常，而不是尝试灵活处理。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np import numpy.ma as ma
创建数组 1，一个使用 numpy.arange() 方法的 3x3 数组，其中包含 int 元素 -
arr1 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array1...", arr1) print("Array type...", arr1.dtype)
获取数组的维度 -
print("Array Dimensions...",arr1.ndim)
获取数组的形状 -
print("Our Array Shape...",arr1.shape)
获取数组的元素数量 -
print("Elements in the Array...",arr1.size)
创建掩码数组 1 -
arr1 = ma.array(arr1)
掩码数组 1 -
arr1[0, 1] = ma.masked arr1[1, 1] = ma.masked
显示掩码数组 1 -
print("Masked Array1...",arr1)
创建数组 2，另一个使用 numpy.arange() 方法的 3x3 数组，其中包含 int 元素 -
arr2 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array2...", arr2) print("Array type...", arr2.dtype)
创建掩码数组 2 -
arr2 = ma.array(arr2)
掩码数组 2
arr2[2, 1] = ma.masked arr2[2, 2] = ma.masked
显示掩码数组 2 -
print("Masked Array2...",arr2)
要返回两个掩码数组的点积，请在 Python NumPy 中使用 ma.dot() 方法 -
print("Result of dot product...",np.ma.dot(arr1, arr2))
示例
import numpy as np import numpy.ma as ma # Array 1 # Creating a 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method arr1 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array1...", arr1) print("Array type...", arr1.dtype) # Get the dimensions of the Array print("Array Dimensions...",arr1.ndim) # Get the shape of the Array print("Our Array Shape...",arr1.shape) # Get the number of elements of the Array print("Elements in the Array...",arr1.size) # Create a masked array arr1 = ma.array(arr1) # Mask Array1 arr1[0, 1] = ma.masked arr1[1, 1] = ma.masked # Display Masked Array 1 print("Masked Array1...",arr1) # Array 2 # Creating another 3x3 array with int elements using the numpy.arange() method arr2 = np.arange(9).reshape((3,3)) print("Array2...", arr2) print("Array type...", arr2.dtype) # Get the dimensions of the Array print("Array Dimensions...",arr2.ndim) # Get the shape of the Array print("Our Array Shape...",arr2.shape) # Get the number of elements of the Array print("Elements in the Array...",arr2.size) # Create a masked array arr2 = ma.array(arr2) # Mask Array2 arr2[2, 1] = ma.masked arr2[2, 2] = ma.masked # Display Masked Array 2 print("Masked Array2...",arr2) # To return the dot product of two masked arrays, use the ma.dot() method in Python Numpy print("Result of dot product...",np.ma.dot(arr1, arr2))
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输出
Array1... [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Array Shape... (3, 3) Elements in the Array... 9 Masked Array1... [[0 -- 2] [3 -- 5] [6 7 8]] Array2... [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Array Shape... (3, 3) Elements in the Array... 9 Masked Array2... [[0 1 2] [3 4 5] [6 -- --]] Result of dot product... [[12 0 0] [30 3 6] [69 34 47]]
更新于: 2022年2月5日
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