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

numpy.MaskedArray.power() 函数用于计算从第二个数组提升为幂的逐个元素的基本数组。它将arr1中的每个碱基提高到arr2中的positionally-corresponding幂。 arr1和arr2必须可广播为相同形状。请注意，将整数类型提高为负整数次幂将提高ValueError。

用法： numpy.ma.power(arr1, arr2, third=None)

参数：
arr1:[数组]基本的掩码数组。
arr2:[数组]指数掩码数组。
third :[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 :[ndarray] arr1中的基数提高到arr2中的指数。

代码1：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.power() method  
     
# importing numpy as geek   
# and numpy.ma module as ma  
import numpy as geek  
import numpy.ma as ma  
     
# creating base array  
base_arr = geek.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])  
print ("Input base array:", base_arr) 
      
# Now we are creating a base masked array.  
# by making one entry as invalid.   
base_mask_arr = ma.masked_array(base_arr, mask =[ 0, 0, 0, 0, 1, 0])  
print ("Base Masked array:", base_mask_arr)  
  
# creating exponent array  
exp_arr = geek.array([0, 2, 1, 4, 2, 3])  
print ("Input exponent array:", exp_arr) 
      
# Now we are creating a exponent masked array.  
# by making one entry as invalid.   
exp_mask_arr = ma.masked_array(exp_arr, mask =[ 0, 1, 0, 0, 1, 0])  
print ("Exponent Masked array:", exp_mask_arr)  
     
# applying MaskedArray.power methods  
# to masked array 
out_arr = ma.power(base_mask_arr, exp_mask_arr)  
print ("Output masked array:", out_arr)

输出：

Input base array: [0 1 2 3 4 5]

Base Masked array: [0 1 2 3 -- 5]

Input exponent array: [0 2 1 4 2 3]

Exponent Masked array: [0 -- 1 4 -- 3]

Output masked array: [1 -- 2 81 -- 125]

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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.power() 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。