在 Numpy 中返回两个不同形状的掩码数组的内积
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 13:37:17
要返回两个不同形状的掩码数组的内积，请使用 Python Numpy 中的 ma.inner() 方法。
对于一维数组(无复共轭)，返回向量的普通内积;在高维空间中，返回最后几个轴的和积。
out 参数表示，如果两个数组都是标量或都是一维数组，则返回标量;否则返回数组。out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])。
掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组中的任何值都是无效的;要么是一个布尔值数组，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
使用 numpy.arange() 方法创建数组 1，一个包含 int 元素的三维数组 −
arr1 = np.arange(4).reshape((1, 2, 2))
print("Array1...
", arr1)
print("
数组类型...
", arr1.dtype)
创建一个掩码数组 −
arr1 = ma.array(arr1)
掩码数组 1 −
arr1[0, 0, 1] = ma.masked
显示掩码数组 1 −
print("
掩码数组 1...
",arr1)
使用 numpy.arange() 方法 − 创建数组 2，一个包含 int 元素的二维数组
arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))
print("
数组 2...
", arr2)
print("
数组类型...
", arr2.dtype)
创建一个掩码数组 −
arr2 = ma.array(arr2)
掩码数组2 −
arr2[0, 1] = ma.masked
显示掩码数组2 −
print("
掩码数组2...
",arr2)
要返回两个不同形状掩码数组的内积，请使用 ma.inner() 方法 −
print("
内积结果...
",np.ma.inner(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# 数组 1
# 使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的三维数组
arr1 = np.arange(4).reshape((1, 2, 2))
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组类型...
", arr1.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr1.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr1.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中的元素...
",arr1.size)
# 创建一个掩码数组 arr1 = ma.array(arr1)
# 掩码数组 1 arr1[0, 0, 1] = ma.masked
# 显示掩码数组 1
print("
掩码数组 1...
",arr1)
# 数组 2
# 使用 numpy.arange() 方法创建一个包含 int 元素的二维数组
arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))
print("
数组 2...
", arr2)
print("
数组类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr2.shape)
# 获取数组元素的数量
print("
数组中的元素...
",arr2.size)
# 创建一个掩码数组 arr2 = ma.array(arr2)
# 掩码数组 2 arr2[0, 1] = ma.masked
# 显示掩码数组 2
print("
掩码数组 2...
",arr2)
# 要返回两个不同形状的掩码数组的内积，请使用 Python Numpy 中的 ma.inner() 方法
print("
内积结果...
",np.ma.inner(arr1, arr2))
输出
Array1... [[[0 1] [2 3]]] 数组类型... int64 数组维度... 3 我们的数组形状... (1, 2, 2) 数组中的元素... 4 掩码数组 1... [[[0 1] [2 3]]] 数组 2... [[0 1] [2 3] [4 5]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的数组形状... (3, 2) 数组中的元素... 6 掩码数组2... [[0 1] [2 3] [4 5]] 内积结果... [[[ 1 3 5] [ 3 13 23]]]
