本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ma.notmasked_contiguous
的用法。
用法:
ma.notmasked_contiguous(a, axis=None)
沿給定軸在掩碼數組中查找連續的未掩碼數據。
- a: array_like
輸入數組。
- axis: 整數,可選
沿其執行操作的軸。如果 None (默認),適用於數組的扁平化版本,這與
flatnotmasked_contiguous
相同。
- endpoints: 列表
數組中未屏蔽索引的切片(開始和結束索引)列表。
如果輸入是 2d 並且指定了軸,則結果是列表列表。
參數:
返回:
注意:
最多隻接受二維數組。
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:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.ma.notmasked_contiguous。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。