Python Numpy MaskedArray.masked_inside()用法及代码示例

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.masked_inside() 函数用于屏蔽给定间隔内的数组。此函数是masked_where的快捷方式，其中间隔内arr的条件为True[v1, v2] (v1 <= arr <= v2)。边界v1和v2可以任意顺序给出。

用法： numpy.ma.masked_inside(arr,  v1, v2, copy=True)

参数：
arr :[ndarray]我们要屏蔽的输入数组。
v1，v2：[int]上限和下限。
copy :[bool]如果为True(默认)，则在结果中复制arr。如果为False，则修改arr并返回视图。

Return :[MaskedArray]屏蔽后的结果数组。

代码1：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.masked_inside() 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, 2]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# applying MaskedArray.masked_inside methods  
# to input array in the range[-1, 1] 
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, -1, 1) 
print ("Masked array:", mask_arr)

输出：

Input array: [ 1  2  3 -1  2]
Masked array: [-- 2 3 -- 2]

代码2：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.masked_inside() 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([5e8, 3e-5, -45.0, 4e4, 5e2]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# applying MaskedArray.masked_inside methods  
# to input array in the range[5e2, 5e8] 
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, 5e2, 5e8) 
print ("Masked array:", mask_arr)

输出：

Input array: [ 5.0e+08  3.0e-05 -4.5e+01  4.0e+04  5.0e+02]
Masked array: [-- 3e-05 -45.0 -- --]

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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.masked_inside() 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。