在 Numpy 中返回已掩码数组的视图，其中 axis1 和 axis2 互换
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/4 4:37:17
要返回已掩码数组的视图，其中 axis1 和 axis2 互换，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.swapaxes() 方法。
对于 NumPy >= 1.10.0 版本，如果 a 是 ndarray，则返回 a 的视图;否则将创建一个新数组。对于早期版本的 NumPy，仅当轴的顺序发生变化时才返回 a 的视图，否则将返回输入数组。
已掩码数组是标准 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 axis1 和 axis2 互换的数组视图，使用 ma.MaskedArray.swapaxes() 方法 −
print("
结果...
",np.swapaxes(maskArr, 0 , 1))
示例
# Python ma.MaskedArray - 返回 axis1 和 axis2 互换的数组视图
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([[[15], [30], [45]]])
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]])
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 axis1 和 axis2 互换的数组视图，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.swapaxes() 方法
print("
结果...
",np.swapaxes(maskArr, 0 , 1))
输出
数组... [[[15] [30] [45]]] 数组类型... int64 数组维度... 3 我们的掩码数组 [[[15] [--] [45]]] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 3 我们的掩码数组形状... (1, 3, 1) 掩码数组中的元素... 3 结果... [[[15]] [[--]] [[45]]]
