Python numpy ma.make_mask用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.make_mask 的用法。

用法:

ma.make_mask(m, copy=False, shrink=True, dtype=<class 'numpy.bool_'>)

从数组创建布尔掩码。

返回m作为布尔掩码，根据需要或要求创建副本。该函数可以接受任何可转换为整数的序列，或者nomask。不要求内容必须是 0 和 1，0 值解释为 False，其他值解释为 True。

参数：

m： array_like

潜在掩码。

copy： 布尔型，可选

是否返回 m (True) 或 m 本身 (False) 的副本。

shrink： 布尔型，可选

是否缩水m到nomask如果它的所有值都是 False。

dtype： dtype，可选

输出掩码的数据类型。默认情况下，输出掩码的数据类型为MaskType(布尔)。如果数据类型是灵活的，则每个字段都有一个布尔数据类型。当m是nomask， 在这种情况下nomask总是被返回。

返回：

result： ndarray

从 m 派生的布尔掩码。

例子：

>>> import numpy.ma as ma
>>> m = [True, False, True, True]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 2, -3]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])

收缩参数的影响。

>>> m = np.zeros(4)
>>> m
array([0., 0., 0., 0.])
>>> ma.make_mask(m)
False
>>> ma.make_mask(m, shrink=False)
array([False, False, False, False])

使用灵活的 dtype 。

>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> n = [0, 1, 0, 0]
>>> arr = []
>>> for man, mouse in zip(m, n):
...     arr.append((man, mouse))
>>> arr
[(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)]
>>> dtype = np.dtype({'names':['man', 'mouse'],
...                   'formats':[np.int64, np.int64]})
>>> arr = np.array(arr, dtype=dtype)
>>> arr
array([(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)],
      dtype=[('man', '<i8'), ('mouse', '<i8')])
>>> ma.make_mask(arr, dtype=dtype)
array([(True, False), (False, True), (True, False), (True, False)],
      dtype=[('man', '|b1'), ('mouse', '|b1')])