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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:
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)
结果如下:
[[12 13 -- 15] [8 9 10 --] [-- -- -- 3] [-- 5 6 --]]
用于:
1.对负数取对数
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)
结果为:
[-- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 --]
2.忽略极值
import numpy as np inside = np.ma.masked_outside(array,min,max)
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。
标签:
numpy,掩码数组
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2024年10月02日
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