在 Numpy 中返回两个不同形状的掩码数组的外积
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/24 10:22:17
要返回两个不同形状的掩码数组的外积，请使用 Python Numpy 中的 ma.outer() 方法。第一个参数是输入向量。如果输入向量并非一维，则将其展开。第二个参数是第二个输入向量。如果输入向量并非一维，则将其展开。
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 &mius;
import numpy as np
使用 numpy.arange() 方法创建包含 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)
创建掩码数组 1 −
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)
创建掩码数组1 −
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外积，请使用 ma.outer() 方法 −
print("
外积结果...
",np.ma.outer(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(4).reshape((1, 2, 2))
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("
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外积，请使用 Python Numpy 中的 ma.outer() 方法
print("
外积结果...
",np.ma.outer(arr1, arr2))
输出
数组 1... [[[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 --] [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 --] [2 3] [4 5]] 外积结果... [[0 -- 0 0 0 0] [-- -- -- -- -- --] [0 -- 4 6 8 10] [0 -- 6 9 12 15]]
