检查 NumPy 中掩码数组的基数
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/23 9:13:00
要检查拥有其内存的掩码数组数据的基数，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.base 属性。返回子数组基数元素的 dtype，无论其维度或形状如何。
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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
掩码数组是可能具有缺失或无效条目的数组。numpy.ma 模块为 numpy 提供了一个几乎相同的替代品，支持带有掩码的数据数组。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法创建数组 −
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Our Array...
", arr)
创建一个掩码数组并将其中一些掩码为无效−
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
要检查拥有其内存的数组的基数，请使用 numpy.base 属性。拥有其内存的数组的基数为 None −
print("
Our Array baseclass
", arr.base)
要检查拥有其内存的屏蔽数组数据的基数，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.base 属性 −
print("
Our Masked Array baseclass
", maskArr.base)
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Our Array...
", arr)
# 创建一个掩码数组并将其中一些掩码为无效
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
# 要检查拥有其内存的数组的基数，请使用 numpy.base 属性
# 拥有其内存的数组的基数为 None
print("
Our Array baseclass
", arr.base)
# 要检查拥有其内存的屏蔽数组数据的基数，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.base 属性
print("
Our Masked Array baseclass
", maskArr.base)
输出
Our Array... [[35 85] [67 33]] 我们的掩码数组 [[35 85] [67 --]] Our Array baseclass None Our Masked Array baseclass [[35 85] [67 33]]
