Python dask.array.ma.masked_values用法及代码示例

用法: dask.array.ma.masked_values(x, value, rtol=1e-05, atol=1e-08, shrink=True)

使用浮点相等的掩码。

此文档字符串是从 numpy.ma.masked_values 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

返回一个 MaskedArray，其中数组 x 中的数据大约等于 value ，使用 isclose 确定。 masked_values 的默认公差与 isclose 的默认公差相同。

对于整数类型，使用完全相等，方法与 masked_equal 相同。

fill_value 设置为 value，如果可能，掩码设置为 nomask。

参数：

x：array_like: 要屏蔽的数组。
value：浮点数: 掩蔽值。
rtol, atol：浮点数，可选: 传递给isclose的公差参数
copy：bool，可选(在 Dask 中不支持): 是否返回 x 的副本。
shrink：布尔型，可选: 是否将一个充满 False 的掩码折叠到 nomask 。

result：蒙面阵列: 屏蔽 x 的结果大约等于 value 。

例子：

>>> import numpy.ma as ma  
>>> x = np.array([1, 1.1, 2, 1.1, 3])  
>>> ma.masked_values(x, 1.1)  
masked_array(data=[1.0, --, 2.0, --, 3.0],
             mask=[False,  True, False,  True, False],
       fill_value=1.1)

请注意，如果可能，将 mask 设置为 nomask。

>>> ma.masked_values(x, 1.5)  
masked_array(data=[1. , 1.1, 2. , 1.1, 3. ],
             mask=False,
       fill_value=1.5)

对于整数，填充值通常与 masked_equal 的结果不同。

>>> x = np.arange(5)  
>>> x  
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> ma.masked_values(x, 2)  
masked_array(data=[0, 1, --, 3, 4],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2)
>>> ma.masked_equal(x, 2)  
masked_array(data=[0, 1, --, 3, 4],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.ma.masked_values。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。

用法:

参数：

返回：

例子：