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法律研究在 NumPy 中对掩码数组进行就地排序，并将缺失值放在前面
要对掩码数组进行就地排序，请在 NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.sort()** 方法。“**endwith**” 参数设置是否应将缺失值（如果有）视为最大值 (True) 或最小值 (False)。
该方法返回一个与数组类型和形状相同的数组。当数组是结构化数组时，order 参数指定首先比较哪些字段，其次比较哪些字段，依此类推。此列表不需要包含所有字段。
endwith 参数建议是否应将缺失值（如果有）视为最大值 (True) 或最小值 (False)。当数组包含在数据类型相同极端处排序的未掩码值时，这些值和掩码值的排序顺序是不确定的。fill_value 是内部用于掩码值的 value。如果 fill_value 不为 None，则它会取代 endwith。
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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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的某些元素标记为无效：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 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)
要对掩码数组进行就地排序，请在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.sort() 方法。“endwith” 参数设置是否应将缺失值（如果有）视为最大值 (True) 或最小值 (False)。当数组包含在数据类型相同极端处排序的未掩码值时，这些值和掩码值的排序顺序是不确定的：
maskArr.sort(endwith=False)
显示排序后的掩码数组：
print("
Sorted masked array...
",maskArr)
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 Sort the masked array in-place, use the ma.MaskedArray.sort() method in Numpy
# The "endwith" parameter sets whether missing values (if any) should be treated as the largest values (True)
# or the smallest values (False)
# When the array contains unmasked values sorting at the same extremes of the datatype,
# the ordering of these values and the masked values is undefined.
maskArr.sort(endwith=False)
# Display the Sorted Masked Array
print("
Sorted masked array...
",maskArr)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 Sorted masked array... [[-- -- 68 84] [-- 33 53 67] [-- 29 51 88] [-- 56 85 99]]
更新于: 2022年2月4日
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