Python Numpy MaskedArray.__ipow__用法及代码示例

numpy.ma.MaskedArray class是ndarray的子类，旨在处理缺少数据的数字数组。借助于Numpy MaskedArray .__ ipow__，我们可以使用MaskedArray.__ipow__()方法中作为参数提供的值来增强所有元素的强度。

用法： numpy.MaskedArray.__ipow__(other)

返回：计算幂。

范例1：
在此示例中，我们可以看到每个元素都使用MaskedArray.__ipow__()方法中作为参数提供的值加电。

# import the important module in python  
import numpy as np  
      
# make an array with numpy  
gfg = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5])  
      
# applying MaskedArray.__ipow__() method  
print(gfg.__ipow__(3))

输出：

[  1   8  27  64 125]

范例2：

# import the important module in python  
import numpy as np  
      
# make an array with numpy  
gfg = np.ma.array([[1, 2, 3, 4, 5],  
                [6, 5, 4, 3, 2]])  
      
# applying MaskedArray.__ipow__() method  
print(gfg.__ipow__(2))

输出：

[[ 1  4  9 16 25]
 [36 25 16  9  4]]

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shivam_k大神的英文原创作品 Python | Numpy MaskedArray.__ipow__。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。