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法律研究在 NumPy 中返回沿指定轴的掩码数组元素的方差
要返回掩码数组元素的方差，请在 NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.var()**。轴是使用 axis 参数设置的。返回数组元素的方差，它是分布分散程度的度量。默认情况下，方差是针对扁平化数组计算的，否则针对指定的轴计算。
“axis”参数是计算方差的轴或轴。默认情况下，计算扁平化数组的方差。如果这是一个整数元组，则会对多个轴执行方差，而不是像以前那样对单个轴或所有轴执行。dtype 是用于计算方差的类型。对于整数类型的数组，默认值为 float64；对于浮点类型的数组，它与数组类型相同。
如果将“keepdims”设置为 True，则缩减的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。
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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)获取数组的维度 -
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
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, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
要返回掩码数组元素的方差，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.var()。轴是使用 axis 参数设置的 -
res = maskArr.var(axis = 0)
print("
Result..
.", res)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([[55, 85, 68, 84], [67, 33, 39, 53], [29, 88, 51, 37], [56, 45, 99, 85]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0, 0], [ 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
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("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
# To return the variance of the masked array elements, use the ma.MaskedArray.var() in Numpy
# The axis is set using the axis parameter
res = maskArr.var(axis = 0)
print("
Result..
.", res)输出
Array... [[55 85 68 84] [67 33 39 53] [29 88 51 37] [56 45 99 85]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 68 84] [67 33 -- 53] [29 88 51 --] [56 -- 99 85]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 4) Elements in the Masked Array... 16 Result.. . [254.88888889 756.25 394.88888889 220.66666667]
更新于: 2022年2月22日
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