返回两个掩码一维 Numpy 数组的外积
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/24 2:52:17
要返回两个掩码一维数组的外积，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.array() 方法创建数组 1，一个包含 int 元素的一维数组 −
arr1 = np.array([5, 10, 15, 20, 25])
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] = ma.masked arr1[1] = ma.masked
显示掩码数组 1 −
print("
掩码数组 1...
",arr1)
使用 numpy.array() 方法 − 创建另一个包含 int 元素的一维数组 Array2
arr2 = np.array([7, 14, 21, 28, 35])
print("
Array2...
", arr2)
print("
数组类型...
", arr2.dtype)
创建掩码数组 2 −
arr2 = ma.array(arr2)
掩码数组 2 −
arr2[3] = ma.masked arr2[4] = ma.masked
显示掩码数组 2 −
print("
掩码数组 2...
",arr2)
要返回两个掩码一维数组的外积，请使用 Python Numpy 中的 ma.outer() 方法 −
print("
外积结果...
",np.ma.outer(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
# 数组 1
# 使用 numpy.array() 方法创建一个包含 int 元素的一维数组
arr1 = np.array([5, 10, 15, 20, 25])
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] = ma.masked
arr1[1] = ma.masked
# 显示掩码数组 1
print("
掩码数组 1...
",arr1)
# 数组 2
# 使用 numpy.array() 方法创建另一个包含 int 元素的一维数组
arr2 = np.array([7, 14, 21, 28, 35])
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[3] = ma.masked
arr2[4] = 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
Array1... [ 5 10 15 20 25] 数组类型... int64 数组维度... 1 我们的数组形状... (5,) 数组中的元素... 5 掩码数组 1... [-- -- 15 20 25] 数组 2... [ 7 14 21 28 35] 数组类型... int64 数组维度... 1 我们的数组形状... (5,) 数组中的元素... 5 掩码数组2... [7 14 21 -- --] 外积结果... [[-- -- -- -- --] [-- -- -- -- --] [105 210 315 -- --] [140 280 420 -- --] [175 350 525 -- --]]
