Python Numpy MaskedArray.ravel()用法及代碼示例

numpy.MaskedArray.ravel()函數用於返回1D版本的自遮罩數組，作為視圖。

用法： numpy.ma.ravel(self, order='C')

參數：
order :[“ C”，“ F”，“ A”，“ K”，可選)默認情況下，使用“ C”索引順序。
->使用此索引順序讀取a的元素。
->'C'表示以C-like順序索引元素，最後一個軸索引更改最快，回到第一個軸索引更改最快。
->“ F”表示以Fortran-like索引順序索引元素，第一個索引更改最快，最後一個索引更改最慢。
->'A'表示如果m在內存中是連續的，則以Fortran-like索引順序讀取元素，否則以C-like順序讀取元素。
->“ K”表示按順序在內存中讀取元素，但當步幅為負時反轉數據。

Return :[MaskedArray]展平的1D蒙版數組。

代碼1：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.ravel() 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]])  
print ("Input array:", in_arr)  
    
# Now we are creating a masked array.  
# by making two entry as invalid.   
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[0, 1], [ 1, 0]])  
print ("Masked array:", mask_arr)  
    
# applying MaskedArray.ravel methods to mask array  
out_arr = mask_arr.ravel()  
print ("1D view of masked array:", out_arr)

輸出：

Input array: [[ 1  2]
 [ 3 -1]]
Masked array: [[1 --]
 [-- -1]]
1D view of masked array: [1 -- -- -1]

代碼2：

# Python program explaining 
# numpy.MaskedArray.ravel() 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([[[ 2e8, 3e-5]], [[ -45.0, 2e5]]]) 
print ("Input array:", in_arr) 
    
# Now we are creating a masked array.  
# by making one entry as invalid.   
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[[ 1, 0]], [[ 0, 0]]])  
print ("3D Masked array:", mask_arr)  
    
# applying MaskedArray.ravel methods to mask array  
out_arr = mask_arr.ravel()  
print ("1D view of masked array:", out_arr)

輸出：

Input array: [[[ 2.0e+08  3.0e-05]]

 [[-4.5e+01  2.0e+05]]]
3D Masked array: [[[-- 3e-05]]

 [[-45.0 200000.0]]]
1D view of masked array: [-- 3e-05 -45.0 200000.0]

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.ravel() 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。