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这篇CFSDN的博客文章Numpy掩码式数组详解由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
数据很大形况下是凌乱的，并且含有空白的或者无法处理的字符，掩码式数组可以很好的忽略残缺的或者是无效的数据点。掩码式数组由一个正常数组与一个布尔式数组组成，若布尔数组中为Ture，则表示正常数组中对应下标的值无效，反之False表示对应正常数组的值有效.
创建方法为，首先创建一个布尔型数组，然后通过numpy.ma子程序包提供的函数来创建掩码式数组，掩码式数组提供了各种所需函数.
创建实例如下:
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1
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import numpy as np
origin = np.arange(16).reshape(4,4) #生成一个4×4的矩阵
np.random.shuffle(origin) #随机打乱矩阵元素
random_mask = np.random.randint(0,2,size=origin.shape)#生成随机[0,2)的整数的4×4矩阵
mask_array = np.ma.array(origin,mask=random_mask)#生成掩码式矩阵
print(mask_array)
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结果如下:
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1
2
3
4
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[[12 13 -- 15]
[8 9 10 --]
[-- -- -- 3]
[-- 5 6 --]]
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用于:
1.对负数取对数 。
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1
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import numpy as np
triples = np.arange(0,10,3)#每隔3取0到10中的整数，（0，3，6，9）
signs = np.ones(10)#（1，1，1，1，1，1，1，1，1）
signs[triples] = -1#（-1，1，1，-1，1，1，-1，1，1，-1）
values = signs * 77#（-77，77，77,-77，77，77,-77，77，77,-77）
ma_log = np.ma.log(values)#掩码式取对数
print(ma_log)
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结果为:
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1
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[-- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684
4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 --]
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2.忽略极值 。
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1
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import numpy as np
inside = np.ma.masked_outside(array,min,max)
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以上这篇Numpy掩码式数组详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/72854859 。
最后此篇关于Numpy掩码式数组详解的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Numpy掩码式数组详解的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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