Python Numpy MaskedArray.all()用法及代碼示例

在許多情況下，數據集可能不完整或被無效數據汙染。例如，傳感器可能無法記錄數據或記錄了無效值。的numpy.ma模塊通過引入屏蔽數組提供了解決此問題的便捷方法。掩碼數組是可能缺少條目或無效條目的數組。

如果所有元素的求值為True，則numpy.MaskedArray.all()函數將返回True。

用法： MaskedArray.all(axis=None, out=None, keepdims)

參數：
axis :[int或None]執行邏輯AND歸約的一個或多個軸。
out :[ndarray，可選]將結果存儲到的位置。
->如果提供，則必須具有廣播輸入的形狀。
->如果未提供或沒有，則返回新分配的數組。
keepdims :[布爾，可選]如果將其設置為True，則縮小的軸將保留為尺寸為1的尺寸。使用此選項，結果將針對輸入數組正確廣播。

Return :[ndarray，bool]除非指定out，否則將返回新的布爾值或數組，在這種情況下，將返回對out的引用。

代碼1：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.all() method  
  
# importing numpy as geek  
# and numpy.ma module as ma 
import numpy as geek 
import numpy.ma as ma 
  
# creating input array  
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
  
# applying MaskedArray.all methods to input array 
out_arr = in_arr.all() 
print ("Output array:", out_arr) 
  
  
# Now we are creating a masked array by  
# making third entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0]) 
print ("Masked array:", mask_arr) 
  
# applying MaskedArray.all methods to mask array 
out_arr = mask_arr.all() 
print ("Output array:", out_arr)

輸出：

Input array: [ 1  2  3 -1  5]
Output array: True
Masked array: [1 2 -- -1 5]
Output array: True

代碼2：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.all() method  
  
# importing numpy as geek  
# and numpy.ma module as ma 
import numpy as geek 
import numpy.ma as ma 
  
# creating input array  
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5]) 
print ("Input array:", in_arr) 
  
# Now we are creating a masked array by  
# making all entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 1, 1, 1, 1]) 
print ("Masked array:", mask_arr) 
  
# applying MaskedArray.all methods to mask array 
out_arr = mask_arr.all() 
print ("Output array:", out_arr)

輸出：

Input array: [ 1  2  3 -1  5]
Masked array: [-- -- -- -- --]
Output array: --

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自jana_sayantan大神的英文原創作品 Numpy MaskedArray.all() function | Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。