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法律研究NumPy中对掩码数组的每个元素就地减去标量值
要从掩码数组的每个元素就地减去标量值，请在Python NumPy中使用**ma.MaskedArray.__isub__()**方法。
掩码数组是标准numpy.ndarray和掩码的组合。掩码要么是nomask（表示关联数组的任何值均有效），要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。
NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以与分布式、GPU和稀疏数组库良好配合。
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, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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屏蔽其中一些无效的值：
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [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个数：
print("
Elements in the Masked Array...
",maskArr.size)
标量：
val = 23
print("
The given value...
",val)要从掩码数组的每个元素就地减去标量值，请使用ma.MaskedArray.__isub__()方法：
print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__isub__(val))
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([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
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], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 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)
# The scalar
val = 23
print("
The given value...
",val)
# To subtract a scalar value from each element of a masked Array in-place, use the ma.MaskedArray.__isub__() method
print("
Resultant Masked Array...
",maskArr.__isub__(val))输出
Array... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] Array type... int64 Array Dimensions... 2 Our Masked Array [[-- -- 81] [-- 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array Shape... (4, 3) Elements in the Masked Array... 12 The given value... 23 Resultant Masked Array... [[-- -- 58] [-- 10 16] [50 -- 28] [39 -- 44]]
更新于：2022年2月17日
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