Detaillierte Erläuterung der maskierten Numpy-Arrays

Das Folgende ist eine detaillierte Erklärung der maskierten Numpy-Arrays, die einen guten Referenzwert hat und ich hoffe, dass sie für alle hilfreich sein wird. Werfen wir gemeinsam einen Blick darauf

Daten sind oft chaotisch und enthalten leere oder nicht verarbeitbare Zeichen. Maskierte Arrays können unvollständige oder ungültige Datenpunkte effektiv ignorieren. Das maskierte Array besteht aus einem normalen Array und einem booleschen Array. Wenn das boolesche Array „True“ ist, bedeutet dies, dass der dem Index entsprechende Wert im normalen Array ungültig ist. Andernfalls bedeutet „False“, dass der dem normalen Array entsprechende Wert gültig ist .

Die Erstellungsmethode besteht darin, zuerst ein boolesches Array zu erstellen und dann ein maskiertes Array mithilfe der vom Unterroutinenpaket numpy.ma bereitgestellten Funktionen zu erstellen. Das maskierte Array stellt verschiedene erforderliche Funktionen bereit.

Erstellen Sie eine Instanz wie folgt:

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)

Ergebnis Wie folgt:

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

wird verwendet für:

1. Logarithmus einer negativen Zahl

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)

Das Ergebnis ist:

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

2. Extremwerte ignorieren

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

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