在 Numpy 中尽可能将掩码简化为 nomask
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/3 15:22:17
要尽可能将掩码简化为 nomask，请使用 Numpy 中的 np.ma.shrink_mask() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组中的任何值都有效;要么是布尔值数组，用于确定关联数组中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。它支持各种硬件和计算平台，并且能够与分布式、GPU 和稀疏数组库良好兼容。
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 =[[0, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]])
print("
我们的 Masked Array 掩码
", maskArr.mask)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
为了尽可能将掩码缩小为 nomask，请使用 np.ma.shrink_mask() −
print("
结果...
",maskArr.shrink_mask())
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
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 0], [ 0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]])
print("
我们的 Masked Array 掩码
", maskArr.mask)
print("
我们的掩码数组类型...
", maskArr.dtype)
# 为了尽可能将掩码减少到 nomask，请使用 Numpy 中的 np.ma.shrink_mask() 方法
print("
结果...
",maskArr.shrink_mask())
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 Masked Array 掩码 [[False False False] [False False False] [False False False] [False False False]] 我们的掩码数组类型... int64 结果... [[65 68 81] [93 33 39] [73 88 51] [62 45 67]]
