在 Numpy 中返回两个掩码三维数组的内积
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/26 13:52:17
要返回两个掩码数组的内积，请使用 Python Numpy 中的 ma.inner() 方法。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，表示关联数组的值均有效;要么是布尔值数组，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.arange() 方法创建包含 int 元素的数组 1 −
arr1 = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print("Array1...
", arr1)
print("
数组类型...
", arr1.dtype)
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() 方法创建包含 int 元素的数组 2 −
arr2 = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print("
Array2...
", arr2)
print("
数组类型...
", arr2.dtype)
创建另一个带掩码的 array2 −
arr2 = ma.array(arr2)
掩码 Array2 −
arr2[0, 1, 2] = ma.masked arr2[1, 2, 2] = ma.masked
显示带掩码的数组 2 −
print("
掩码数组2...
",arr2)
要返回两个掩码数组的内积，请使用 Python Numpy 中的 ma.inner() 方法 −
print("
内积结果(三维数组)...
",np.ma.inner(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 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(24).reshape((2,3,4))
print("Array1...
", 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("
Masked Array1...
",arr1)
# 数组 2
# 使用 numpy.arange() 方法创建另一个包含 int 元素的三维数组
arr2 = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print("
Array2...
", 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, 2] = ma.masked
arr2[1, 2, 2] = ma.masked
# 显示掩码数组 2
print("
掩码数组 2...
",arr2)
# 要返回两个掩码数组的内积，请使用 Python Numpy 中的 ma.inner() 方法
print("
内积结果(三维数组)...
",np.ma.inner(arr1,
arr2))
输出
Array1... [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 数组类型... int64 数组维度... 3 我们的数组形状... (2, 3, 4) 数组中的元素... 24 掩码数组 1... [[[0 -- 2 3] [4 5 6 7] [8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 数组 2... [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 数组类型... int64 数组维度... 3 我们的数组形状... (2, 3, 4) 数组中的元素... 24 掩码数组2... [[[0 1 2 3] [4 5 -- 7] [8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 -- 23]]] 内积结果(三维数组)... [[[[ 13 21 53] [ 73 93 69]] [[ 38 90 214] [ 302 390 346]] [[ 62 154 366] [ 518 670 602]]] [[[ 86 218 518] [ 734 950 858]] [[ 110 282 670] [ 950 1230 1114]] [[ 134 346 822] [1166 1510 1370]]]]
