使用 Numpy 中的 torecords() 将掩码数组转换为灵活类型数组
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/27 5:52:17
要将掩码数组转换为灵活类型数组，请使用 ma.MaskedArray.torecords()。返回的灵活类型数组将包含两个字段
_data 字段存储数组的 _data 部分。
_mask 字段存储 Numpy 中 array.method 的 _mask 部分。
返回一个包含两个字段的新灵活类型 ndarray，其中第一个元素包含值，第二个元素包含相应的掩码布尔值。返回的记录形状与 self.shape 匹配。
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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("数组维度...
",arr.ndim)
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 =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
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)
获取掩码数组元素的数量 −
print("
掩码数组中的元素...
",maskArr.size)
将掩码数组转换为灵活类型数组，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.torecords() 方法。返回的灵活类型数组将包含两个字段:_data 字段存储数组的 _data 部分减去
print("
转换结果...
",maskArr.torecords())
示例
# Python - 使用 MaskedArray.torecords() 将掩码数组转换为灵活类型数组
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([[49, 85, 45], [67, 33, 59]])
print("数组...
", arr)
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 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 =[[0, 0, 1], [ 0, 1, 0]])
print("
我们的掩码数组
", maskArr)
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...
",maskArr.size)
# 要将掩码数组转换为灵活类型数组，请使用 Numpy 中的 ma.MaskedArray.torecords() 方法。
# 返回的灵活类型数组将包含两个字段:_data 字段存储数组的 _data 部分。
#，_mask 字段存储数组的 _mask 部分。
print("
转换结果...
",maskArr.torecords())
输出
数组... [[49 85 45] [67 33 59]] 数组类型... int64 数组维度... 2 我们的掩码数组 [[49 85 --] [67 -- 59]] 我们的掩码数组类型... int64 我们的掩码数组维度... 2 我们的掩码数组形状... (2, 3) 掩码数组中的元素... 6 转换结果... [[(49, False) (85, False) (45, True)] [(67, False) (33, True) (59, False)]]
