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numpy.ma.masked_where:屏蔽满足条件的数组

2025/4/17 1:02:07 来源:https://blog.csdn.net/chongbaikaishi/article/details/147222430  浏览:    关键词:numpy.ma.masked_where:屏蔽满足条件的数组

1.函数功能

屏蔽满足条件的数组内容,返回值为掩码数组

2.语法结构

np.ma.masked_where(condition, a, copy=True)

3. 参数

参数含义
condition屏蔽条件
a要操作的数组
copy布尔值,取值为True时,结果复制数组(原始数据不变),否则返回view(与原始数组共享内存)
import numpy as npa = np.array([23,56,78,12,49])s = np.ma.masked_where(a<50,a,copy=True)
print(s)
print(a)
print(np.may_share_memory(s,a))b = np.array([23,56,78,12,49])
s1 = np.ma.masked_where(b<50,b,copy=False)
print(s1)
print(b)
print(np.may_share_memory(s1,b))

在这里插入图片描述

4. 功能相似的函数

4.1 np.ma.masked_equal

4.1.1 函数语法

ma.masked_equal(x, value, copy=True)

4.1.2 函数功能: 屏蔽数组x中等于value的值

4.1.3 函数参数

参数含义
x数据
value要屏蔽的值
copy布尔值,取值为True时,结果复制数组(原始数据不变),否则返回view(与原始数组共享内存)
import numpy as npa = np.array([23,56,78,12,49])s = np.ma.masked_equal(a,49,copy=True)
print(s)
print(a)
print(np.may_share_memory(s,a))b = np.array([23,56,78,12,49])
s1 = np.ma.masked_equal(b,56,copy=False)
print(s1)
print(b)
print(np.may_share_memory(s1,b))

在这里插入图片描述
此函数功能可以使用np.ma.masked_where()实现,相当于 np.ma.masked_where(x=a,x,copy=True)

import numpy as npa = np.array([23,56,78,12,49])s = np.ma.masked_where(a==49,a,copy=True)
print(s)
print(a)
print(np.may_share_memory(s,a))b = np.array([23,56,78,12,49])
s1 = np.ma.masked_where(b==56,b,copy=False)
print(s1)
print(b)
print(np.may_share_memory(s1,b))

4.2 numpy.ma.masked_greater

4.2.1 函数语法

ma.masked_greater(x, value, copy=True)

4.2.2 函数功能: 屏蔽数组x中大于value的值

4.2.3 函数参数

参数含义
x数据
value屏蔽条件的临界值
copy布尔值,取值为True时,结果复制数组(原始数据不变),否则返回view(与原始数组共享内存)

相当于 np.ma.masked_where(x>a,x,copy=True)

import numpy as npa = np.array([23,56,78,12,49])s = np.ma.masked_where(a>=49,a,copy=True)
print(s)
print(a)
print(np.may_share_memory(s,a))b = np.array([23,56,78,12,49])
s1 = np.ma.masked_where(b>=56,b,copy=False)
print(s1)
print(b)
print(np.may_share_memory(s1,b))

在这里插入图片描述

4.3 np.ma.masked_inside

4.3.1 函数语法

ma.masked_inside(x, v1, v2, copy=True)

4.3.2 函数功能

屏蔽数组x中介于v1与v2之间的数值(包含V1,V2)

4.3.3 函数参数

import numpy as npa = np.array([23,56,78,12,49])s = np.ma.masked_inside(a,30,50,copy=True)
print(s)

在这里插入图片描述
类似的还有其他几个,看函数即可知道意思,不再赘述。

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