在 Numpy 中返回两个掩码数组的公共填充值

要返回两个掩码数组的公共填充值，请使用 Python Numpy 中的 ma​​.common_fill_value() 方法。如果 ma​​skArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回 None。

掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码可以是 nomask(表示关联数组中所有值均有效)，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([[65, 68, 81], [93, 33, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("数组...
", arr)

获取数组的维度 −

print("
数组维度...
",arr.ndim)

创建一个带掩码的数组 1，并将其中一些元素掩码为无效元素。填充值使用"fill_value"参数 minus 设置。

maskArr1 = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
print("
我们的带掩码数组 1
", maskArr1)

创建一个带掩码的数组 2，并将其中一些元素掩码为无效元素。填充值使用"fill_value"参数设置。参数 −

maskArr2 = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
print("
我们的掩码数组 2
", maskArr2)

要返回两个掩码数组的公共填充值，请使用 Python Numpy 中的 ma.common_fill_value() 方法。如果 maskArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回 None −

print("
结果(公共填充值)
", np.ma.common_fill_value(maskArr1, maskArr2))

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, 76], [73, 88, 51], [62, 45, 67]])
print("数组...
", arr)

# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)

# 创建一个带掩码的数组 1，并将其中一些元素掩码为无效元素
# 使用"fill_value"参数设置填充值
maskArr1 = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
print("
我们的带掩码数组 1
", maskArr1)

# 创建一个带掩码的数组 2，并将其中一些元素掩码为无效元素
# 使用"fill_value"参数设置填充值参数
maskArr2 = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]], fill_value = 9999)
print("
我们的掩码数组 2
", maskArr2)

# 要返回两个掩码数组的公共填充值，请使用 Python Numpy 中的 ma.common_fill_value() 方法
# 如果 maskArray1.fill_value == maskArray2.fill_value，则返回填充值，否则返回 None
print("
结果(公共填充值)
", np.ma.common_fill_value(maskArr1, maskArr2))

输出

数组...
[[65 68 81]
[93 33 76]
[73 88 51]
[62 45 67]]

数组维度...
2

我们的掩码数组 1
[[-- -- 81]
[93 33 76]
[73 -- 51]
[62 -- 67]]

我们的掩码数组 2
[[65 68 --]
[93 -- 76]
[73 -- 51]
[62 -- 67]]

结果(公共填充值)
9999

相关文章

• 创建一个可能带有掩码值的数组类，并在 Numpy 中设置不同的输出 dtype
• 创建一个可能带有掩码值的数组类，并在 Numpy 中填写掩码值
• 使用 Numpy 中现有数组的属性清空掩码数组
• 在 Numpy 中显示当前掩码
• 在 NumPy 中将给定标量元素与掩码数组元素相除并返回带有商和余数的数组
• 在 Numpy 中从数组创建布尔掩码
• 在 NumPy 中转储掩码数组的 pickle
• 在 NumPy 中将标量值划分为掩码数组的每个元素
• 使用 NumPy 中的 __truediv__() 将标量值划分为掩码数组的每个元素
• 使用 NumPy 中的 __rtruediv__() 将掩码数组的每个元素划分为标量值