在 Numpy 中获取掩码数组的填充值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/5/29 19:52:17
要获取填充值，请使用 Python Numpy 中的 ma.MaskedArray.get_fill_value() 方法。掩码数组的填充值是一个标量。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都无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。
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)
创建一个屏蔽数组，并将其中一些屏蔽为无效。我们已经使用 fill_value 参数来设置填充值 −
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
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("
我们的掩码数组维度...
",maskArr.ndim)
获取掩码数组的维度 −
print("
我们的掩码数组形状...
",maskArr.shape)
获取掩码数组元素数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
获取填充值，使用 ma.MaskedArray.get_fill_value() 方法。掩码数组的填充值是一个标量 −
print("
结果(填充值)...
",maskArr.get_fill_value())
示例
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
# 我们使用 fill_value 参数来设置填充值
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
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("
我们的掩码数组维度...
",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)
# 要获取填充值，请使用 ma.MaskedArray.get_fill_value() 方法
# 掩码数组的填充值是一个标量
print("
结果(填充值)...
",maskArr.get_fill_value())
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(填充值)... 9999
