本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.notmasked_contiguous
的用法。
用法:
ma.notmasked_contiguous(a, axis=None)
沿给定轴在掩码数组中查找连续的未掩码数据。
- a: array_like
输入数组。
- axis: 整数,可选
沿其执行操作的轴。如果 None (默认),适用于数组的扁平化版本,这与
flatnotmasked_contiguous
相同。
- endpoints: 列表
数组中未屏蔽索引的切片(开始和结束索引)列表。
如果输入是 2d 并且指定了轴,则结果是列表列表。
参数:
返回:
注意:
最多只接受二维数组。
例子:
>>> a = np.arange(12).reshape((3, 4)) >>> mask = np.zeros_like(a) >>> mask[1:, :-1] = 1; mask[0, 1] = 1; mask[-1, 0] = 0 >>> ma = np.ma.array(a, mask=mask) >>> ma masked_array( data=[[0, --, 2, 3], [--, --, --, 7], [8, --, --, 11]], mask=[[False, True, False, False], [ True, True, True, False], [False, True, True, False]], fill_value=999999) >>> np.array(ma[~ma.mask]) array([ 0, 2, 3, 7, 8, 11])
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma) [slice(0, 1, None), slice(2, 4, None), slice(7, 9, None), slice(11, 12, None)]
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma, axis=0) [[slice(0, 1, None), slice(2, 3, None)], [], [slice(0, 1, None)], [slice(0, 3, None)]]
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma, axis=1) [[slice(0, 1, None), slice(2, 4, None)], [slice(3, 4, None)], [slice(0, 1, None), slice(3, 4, None)]]
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ma.notmasked_contiguous。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。