Python numpy ma.make_mask用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.make_mask 的用法。

用法:

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

從數組創建布爾掩碼。

返回m作為布爾掩碼，根據需要或要求創建副本。該函數可以接受任何可轉換為整數的序列，或者nomask。不要求內容必須是 0 和 1，0 值解釋為 False，其他值解釋為 True。

參數：

m： array_like

潛在掩碼。

copy： 布爾型，可選

是否返回 m (True) 或 m 本身 (False) 的副本。

shrink： 布爾型，可選

是否縮水m到nomask如果它的所有值都是 False。

dtype： dtype，可選

輸出掩碼的數據類型。默認情況下，輸出掩碼的數據類型為MaskType(布爾)。如果數據類型是靈活的，則每個字段都有一個布爾數據類型。當m是nomask， 在這種情況下nomask總是被返回。

返回：

result： ndarray

從 m 派生的布爾掩碼。

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])

收縮參數的影響。

>>> 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])

使用靈活的 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')])