Python Numpy MaskedArray.masked_invalid()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_invalid() 该函数用于屏蔽出现无效值(NaNs或infs)的数组。 masked_where，带有 condition = ~(numpy.isfinite(arr))。

用法： numpy.ma.masked_invalid(arr, copy=True)

参数：
arr :[ndarray]我们要屏蔽的输入数组。
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_invalid() method  
  
# importing numpy as geek  
# and numpy.ma module as ma 
import numpy as geek 
import numpy.ma as ma 
  
# creating input array with invalid values 
in_arr = geek.array([1, 2, geek.nan, -1, geek.inf]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# applying MaskedArray.masked_invalid   
# methods to input array  
mask_arr = ma.masked_invalid(in_arr) 
print ("Masked array:", mask_arr)

输出：

Input array: [ 1.  2. nan -1. inf]
Masked array: [1.0 2.0 -- -1.0 --]

代码2：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.masked_invalid() method  
  
# importing numpy as geek  
# and numpy.ma module as ma 
import numpy as geek 
import numpy.ma as ma 
  
# creating input array with invalid element 
in_arr = geek.array([5e8, 3e-5, geek.nan, 4e4, 5e2]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# applying MaskedArray.masked_invalid   
# methods to input array  
mask_arr = ma.masked_invalid(in_arr) 
print ("Masked array:", mask_arr)

输出：

Input array: [5.e+08 3.e-05    nan 4.e+04 5.e+02]
Masked array: [500000000.0 3e-05 -- 40000.0 500.0]

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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_invalid() 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。