返回 Numpy 中对象 dtype 所能表示的最大值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/27 2:22:17
要返回对象 dtype 所能表示的最大值，请使用 Python Numpy 中的 ma.minimum_fill_value() 方法。此函数可用于计算适合从给定 dtype 的数组中取最小值的填充值。它返回可表示的最大值。
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)
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 =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组...
", maskArr)
获取掩码数组的类型 −
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)
获取掩码数组元素数量 −
print("
掩码数组中的元素数量...
",maskArr.size)
要返回对象数据类型可表示的最大值，请使用 Python Numpy 中的 ma.minimum_fill_value() 方法。此函数可用于计算适合从给定数据类型的数组中取最小值的填充值:
print("
结果..
",np.ma.minimum_fill_value(maskArr))
示例
# Python ma.MaskedArray - 返回对象数据类型可表示的最大值
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)
# 创建一个掩码数组，并将其中一些元素掩码为无效元素
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[1, 1, 0], [ 0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组...
", maskArr)
# 获取掩码数组的类型
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("
掩码数组中的元素数量...
",maskArr.size)
# 要返回对象数据类型所能表示的最大值，请使用 Python Numpy 中的 ma.minimum_fill_value() 方法。
# 此函数可用于计算适合从给定数据类型的数组中取最小值的填充值。
# 它返回可表示的最大值。
print("
结果..
",np.ma.minimum_fill_value(maskArr))
输出
数组... [[65 68 81] [93 33 76] [73 88 51] [62 45 67]] 我们的掩码数组... [[-- -- 81] [93 33 76] [73 -- 51] [62 -- 67]] 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... (4, 3) 掩码数组中的元素数量... 12 结果... 9223372036854775807
