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
模塊通過引入掩碼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。
numpy.MaskedArray.masked_inside()
函數用於屏蔽給定間隔內的數組。此函數是masked_where的快捷方式,其中間隔內arr的條件為True[v1, v2] (v1 <= arr <= v2)
。邊界v1和v2可以任意順序給出。
用法: numpy.ma.masked_inside(arr, v1, v2, copy=True)
參數:
arr :[ndarray]我們要屏蔽的輸入數組。
v1,v2:[int]上限和下限。
copy :[bool]如果為True(默認),則在結果中複製arr。如果為False,則修改arr並返回視圖。
Return :[MaskedArray]屏蔽後的結果數組。
代碼1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_inside() 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, 2])
print ("Input array:", in_arr)
# applying MaskedArray.masked_inside methods
# to input array in the range[-1, 1]
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, -1, 1)
print ("Masked array:", mask_arr)
輸出:
Input array: [ 1 2 3 -1 2] Masked array: [-- 2 3 -- 2]
代碼2:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_inside() 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([5e8, 3e-5, -45.0, 4e4, 5e2])
print ("Input array:", in_arr)
# applying MaskedArray.masked_inside methods
# to input array in the range[5e2, 5e8]
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, 5e2, 5e8)
print ("Masked array:", mask_arr)
輸出:
Input array: [ 5.0e+08 3.0e-05 -4.5e+01 4.0e+04 5.0e+02] Masked array: [-- 3e-05 -45.0 -- --]
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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.masked_inside() 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。