Python Numpy MaskedArray.masked_where()函数
在许多情况下,数据集可能是不完整的,或因存在无效数据而受到污染。例如,一个传感器可能未能记录一个数据,或者记录了一个无效的值。numpy.ma模块通过引入掩码数组,为解决这个问题提供了一个方便的方法。掩码数组是可能存在缺失或无效项的数组。
numpy.MaskedArray.masked_where()函数用于屏蔽一个满足条件的数组,在条件为True时返回arr作为被屏蔽的数组。arr或条件的任何屏蔽值也会在输出中被屏蔽。
语法: numpy.ma.masked_where(condition, arr, copy=True)
参数:
condition : [array_like] 屏蔽条件。当条件测试浮点值是否相等时,考虑使用masked_values代替。
arr : [ndarray] 我们要屏蔽的输入数组。
copy : [bool] 如果为真(默认),在结果中复制Arr。如果为假,则在原地修改arr,并返回一个视图。
返回 : [ MaskedArray] 遮蔽Arr的结果,条件为True。
代码#1:
输出:
代码#2:
输出: