Numpy マスク配列の詳細な説明

以下は Numpy マスク配列の詳細な説明です。参考になれば幸いです。一緒に見てみましょう

データは多くの場合乱雑で、空白文字または処理不可能な文字が含まれています。マスクされた配列では、不完全または無効なデータ ポイントが事実上無視されます。マスクされた配列は、通常の配列とブール配列で構成されます。ブール配列が True の場合、通常の配列の添字に対応する値が無効であることを意味します。それ以外の場合、False は、通常の配列に対応する値が有効であることを意味します。 。

作成方法は、まずブール配列を作成し、次に numpy.ma サブルーチン パッケージが提供する関数を使用してマスクされた配列を作成します。マスクされた配列は、さまざまな必要な関数を提供します。

作成されたインスタンスは次のとおりです:

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)

結果は次のとおりです:

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

は次のように使用されます。

1.負の数の対数

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)

結果は次のようになります:

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

2.

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

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