在 Numpy 中将所有未掩码数据以一维数组形式返回
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/4 12:22:17
要将所有未掩码数据以一维数组形式返回，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.compressed() 方法。掩码可以是 nomask(表示关联数组中所有值均有效)，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。
numpy.ma.MaskedArray 是 ndarray 的一个子类，用于处理包含缺失数据的数值数组。MaskedArray 的一个实例可以被认为是多个元素的组合:
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([[35, 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)
将所有非屏蔽数据作为一维数组返回，使用Numpy中的ma.MaskedArray.compressed()方法−
print("
返回值...
",maskArr.compressed())
示例
# Python ma.MaskedArray - 将所有非屏蔽数据作为一维数组返回
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([[35, 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)
# 要将所有未掩码数据返回为一维数组，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.compressed() 方法
print("
返回值...
",maskArr.compressed())
输出
数组... [[35 85 45] [67 33 59]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[35 85 --] [67 -- 59]] 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 返回值... [35 85 67 59]
