在许多情况下,数据集可能不完整或被无效数据污染。例如,传感器可能无法记录数据或记录了无效值。的numpy.ma
模块通过引入掩码数组提供了解决此问题的便捷方法。掩码数组是可能缺少条目或无效条目的数组。
numpy.MaskedArray.argmax()函数返回沿给定轴的最大值的索引数组。掩码的值将被视为具有值fill_value。
用法: numpy.MaskedArray.argmax(axis=None, fill_value=None, out=None)
参数:
axis :[None,integer]如果为None,则索引将进入展平的数组,否则沿指定的轴。
fill_value :[var,可选]用于填充掩码值的值。
out :[ndarray,可选]将结果存储到的位置。
->如果提供,则必须具有广播输入的形状。
->如果未提供或没有,则返回新分配的数组。
Return :[index_array]除非指定out,否则将返回新的integer_array,在这种情况下,将返回对out的引用。
代码1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argmax() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5])
print ("Input array:", in_arr)
# Now we are creating a masked array.
# by making third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array:", mask_arr)
# applying MaskedArray.argmax methods to mask array
out_arr = mask_arr.argmax()
print ("Index of max element in masked array:", out_arr)
输出:
Input array: [ 1 2 3 -1 5] Masked array: [1 2 -- -1 5] Index of max element in masked array: 4
代码2:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argmax() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([10, 20, 30, -10, 50])
print ("Input array:", in_arr)
# Now we are creating a masked array
# by making first third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array:", mask_arr)
# applying MaskedArray.argmax methods to mask array
# and filling the masked location by 100
out_arr = mask_arr.argmax(fill_value = 100)
print ("Index of max element in masked array:", out_arr)
输出:
Input array: [ 10 20 30 -10 50] Masked array: [-- 20 -- -10 50] Index of max element in masked array: 0
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注:本文由纯净天空筛选整理自jana_sayantan大神的英文原创作品 Numpy MaskedArray.argmax() function | Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。