将掩码数组的数据部分返回为分层 Python 列表
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/4 11:52:17
要将掩码数组的数据部分返回为分层 Python 列表，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.tolist() 方法。数据项将转换为最接近的兼容 Python 类型。
掩码值将转换为 fill_value。如果 fill_value 为 None，则输出列表中的相应条目将为 None。该方法返回掩码数组的 Python 列表表示形式。
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)
要将屏蔽数组的数据部分作为分层 Python 列表返回，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.tolist() 方法 −
print("
转换结果...
",maskArr.tolist())
示例
# Python ma.MaskedArray - 将屏蔽数组的数据部分作为分层 Python 列表返回
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([[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)
# 要将掩码数组的数据部分返回为分层 Python 列表，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.tolist() 方法。
# 数据项将转换为最接近的兼容 Python 类型。
# 掩码值将转换为"fill_value"参数。
# 我们已将 fill_value 设置为 None，即输出列表中的相应条目将为 None。
print("
转换结果...
",maskArr.tolist())
输出
数组... [[49 85 45] [67 33 59]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[49 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 转换结果... [[49, 85, None], [67, None, 59]]
