在 Numpy 中计算掩码数组的非掩码元素
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/10/11 0:11:00
要计算掩码数组的非掩码元素，请使用 Python Numpy 中的 ma.MaskedArray.count() 方法。该方法返回一个与输入数组形状相同的数组，但删除了指定的轴。如果数组是 0 维数组，或者轴为 None，则返回标量。
axis 参数是执行计数的一个或多个轴。默认值 None 对输入数组的所有维度执行计数。axis 可能为负数，在这种情况下，它会从最后一个轴到第一个轴计数。
如果 keepdims 参数设置为 True，则缩小的轴将保留在结果中，作为大小为 1 的维度。使用此选项，结果将正确广播到数组。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组 −
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
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 =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
获取掩码数组的维度 −
print("
我们的掩蔽数组维度...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的形状 −
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
获取掩码数组的元素数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
要计算掩码数组中非掩码元素的数量，请使用 ma.MaskedArray.count() 方法 −
print("
结果...
",maskArr.count())
示例
# Python ma.MaskedArray - 计算掩码数组中非掩码元素的数量
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的数组
arr = np.array([[65, 68, 81], [93, 33, 39], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 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 =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 获取掩码数组的维度
print("
我们的掩蔽数组维度...
",maskArr.ndim)
# 获取掩码数组的形状
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
# 获取掩码数组的元素数量
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
# 要计算掩码数组中非掩码元素的数量，请使用 ma.MaskedArray.count() 方法
print("
结果...
",maskArr.count())
输出
数组... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[-- -- 81] [-- 33 39] [73 -- 51] [62 -- 67]] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 2 我们的掩码数组形状... (4, 3) 掩码数组中的元素... 12 结果... 7
