在 Numpy 中返回按行优先顺序折叠为一维的掩码数组副本
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/4 10:07:17
要返回按行优先顺序折叠为一维的数组副本，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.flatten() 方法。"order"参数用于按顺序展开。"C"顺序表示按行优先(C 风格)顺序展开。
"C"顺序表示按行优先(C 风格)顺序展开。"F"表示按列优先(Fortran 风格)顺序展开。"A"表示如果 a 在内存中是 Fortran 连续的，则按列优先顺序展开，否则按行优先顺序展开。"K"表示按元素在内存中出现的顺序展开 a。默认值为"C"。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask(表示关联数组的所有值均有效)，也可以是一个布尔值数组，用于确定关联数组中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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
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, 1], [ 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)
获取掩码数组元素的数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
返回折叠成一维的数组副本，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.flatten() 方法。"order"参数用于按顺序展开。"C"顺序表示按行优先(C 风格)顺序展开 −
print("
结果...
",maskArr.flatten(order = 'C'))
示例
# Python ma.MaskedArray - 返回折叠成一维的数组副本
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([[78, 85, 51], [56, 33, 97]])
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, 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)
# 要返回折叠为一维的数组副本，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.flatten() 方法
# "order" 参数用于按顺序展开
# "C" 顺序表示按行优先(C 风格)顺序展开。
print("
结果...
",maskArr.flatten())
输出
数组... [[78 85 51] [56 33 97]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[78 -- 51] [56 -- 97]] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 我们的掩码数组形状... (2, 3) 掩码数组中的元素... 6 结果... [78 -- 51 56 -- 97]
