Python Numpy MaskedArray.masked |
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在许多情况下，数据集可能不完整或被无效数据污染。例如，传感器可能无法记录数据或记录了无效值。的numpy.ma模块通过引入掩码数组提供了解决此问题的便捷方法。掩码数组是可能缺少条目或无效条目的数组。 numpy.MaskedArray.masked_where()函数用于屏蔽满足条件的数组，它返回arr作为条件为True时被屏蔽的数组。任何arr或condition的掩码值也将在输出中被掩码。 用法： numpy.ma.masked_where(condition, arr, copy=True)参数： condition :[数组]屏蔽条件。当条件测试浮点值是否相等时，请考虑改用masked_values。 arr :[ndarray]我们要屏蔽的输入数组。 copy :[bool]如果为True(默认)，则在结果中复制arr。如果为False，则修改arr并返回视图。 Return :[MaskedArray]对条件为True的arr进行掩码的结果。 代码1： # Python program explaining # numpy.MaskedArray.masked_where() method # importing numpy as geek # and numpy.ma module as ma import numpy as geek import numpy.ma as ma # creating input array in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 2]) print ("Input array:", in_arr) # applying MaskedArray.masked_where methods # to input array where value |
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