numpy.ma.array #

嘛。array ( data , dtype = None , copy = False , order = None , mask = False , fill_value = None , keep_mask = True , hard_mask = False , Shrink = True , subok = True , ndmin = 0 ) [来源] #

可能具有掩码值的数组类。

True 的屏蔽值从任何计算中排除相应的元素。

建造：

x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True,
                ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None,
                shrink=True, order=None)

参数：

类似数据数组: 输入数据。
掩码序列，可选: 面具。必须可转换为与data具有相同形状的布尔数组。 True 表示屏蔽（即无效）数据。
数据类型数据类型，可选: 输出的数据类型。如果为 None，则使用dtype数据参数 ( ) 的类型。data.dtype如果dtype不是 None 且不同于data.dtype，则执行复制。
复制布尔值，可选: 是否复制输入数据（True），或使用引用。默认值为 False。
subok布尔，可选: 是否返回子类（MaskedArray如果可能）（True）或普通MaskedArray.默认为 True。
ndmin整数，可选: 最小维数。默认值为 0。
fill_value标量，可选: 必要时用于填充屏蔽值的值。如果无，则使用基于数据类型的默认值。
keep_mask布尔值，可选: 是否将掩码与输入数据的掩码（如果有）组合起来（True），或者仅对输出使用掩码（False）。默认为 True。
硬掩码布尔值，可选: 是否使用硬掩模。使用硬掩码，掩码值无法被取消掩码。默认值为 False。
收缩布尔值，可选: 是否强制压缩空掩模。默认为 True。
顺序{'C', 'F', 'A'}，可选: 指定数组的顺序。如果 order 为“C”，则数组将采用 C 连续顺序（最后一个索引变化最快）。如果 order 为“F”，则返回的数组将采用 Fortran 连续顺序（第一个索引变化最快）。如果顺序为“A”（默认），则返回的数组可以采用任何顺序（C 连续、Fortran 连续，甚至不连续），除非需要副本，在这种情况下它将是 C 连续。

例子

可以mask使用形状与相同的布尔值数组进行初始化data。

>>> data = np.arange(6).reshape((2, 3))
>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=[[False, True, False],
...                               [False, False, True]])
masked_array(
  data=[[0, --, 2],
        [3, 4, --]],
  mask=[[False,  True, False],
        [False, False,  True]],
  fill_value=999999)

或者，可以通过传入标量布尔值mask将其初始化为具有相同形状的同构布尔数组：data

>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=False)
masked_array(
  data=[[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]],
  mask=[[False, False, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=999999)

>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=True)
masked_array(
  data=[[--, --, --],
        [--, --, --]],
  mask=[[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],
  fill_value=999999,
  dtype=int64)

笔记

使用标量布尔值初始化的建议做法mask是使用True/False而不是 np.True_/ np.False_。原因是nomask 内部表示为np.False_。

>>> np.False_ is np.ma.nomask
True