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Numpy掩码式数组详解

时间: 2020-01-14 20:30:55 | 来源: 互联网 | 作者: 开贰锤 | 阅读: 13次

数据很大形况下是凌乱的,并且含有空白的或者无法处理的字符,掩码式数组可以很好的忽略残缺的或者是无效的数据点。掩码式数组由一个正常数组与一个布尔式数组组成,若布尔数组中为Ture,则表示正常数组中对应下标的值无效,反之False表示对应正常数组的值有效。

创建方法为,首先创建一个布尔型数组,然后通过numpy.ma子程序包提供的函数来创建掩码式数组,掩码式数组提供了各种所需函数。

创建实例如下:

import numpy as np
origin = np.arange(16).reshape(4,4)  #生成一个4×4的矩阵
np.random.shuffle(origin)     #随机打乱矩阵元素
random_mask = np.random.randint(0,2,size=origin.shape)#生成随机[0,2)的整数的4×4矩阵
mask_array = np.ma.array(origin,mask=random_mask)#生成掩码式矩阵
print(mask_array)

结果如下:

[[12 13 -- 15]
 [8 9 10 --]
 [-- -- -- 3]
 [-- 5 6 --]]

用于:

1.对负数取对数

import numpy as np
triples = np.arange(0,10,3)#每隔3取0到10中的整数,(0,3,6,9)
signs = np.ones(10)#(1,1,1,1,1,1,1,1,1)
signs[triples] = -1#(-1,1,1,-1,1,1,-1,1,1,-1)
values = signs * 77#(-77,77,77,-77,77,77,-77,77,77,-77)
ma_log = np.ma.log(values)#掩码式取对数
print(ma_log)

结果为:

[-- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684
 4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 --]

2.忽略极值

import numpy as np
inside = np.ma.masked_outside(array,min,max)

以上这篇Numpy掩码式数组详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

文章标题: Numpy掩码式数组详解
文章地址: http://www.571ip.com/jiaoben/169964.html
文章标签:numpy  掩码数组  python
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