Python Numpy MaskedArray.masked_equal()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_equal()函数用于屏蔽一个等于给定值的数组。

语法: numpy.ma.masked_equal(arr, value, copy=True)

参数:
arr : [ndarray] 我们要屏蔽的输入数组。
value : [int] 我们要屏蔽的数组的元素。
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] 屏蔽的结果。

代码#1：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_equal() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 2])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# applying MaskedArray.masked_equal methods 
# to input array where value = 2
mask_arr = ma.masked_equal(in_arr, 2)
print ("Masked array : ", mask_arr)

输出:

Input array :  [ 1  2  3 -1  2]
Masked array :  [1 -- 3 -1 --]

代码#2：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_equal() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([2e8, 3e-5, -45.0, 2e5, 5e2])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# applying MaskedArray.masked_equal methods 
# to input array where value = 5e2
mask_arr = ma.masked_equal(in_arr, 5e2)
print ("Masked array : ", mask_arr)

输出:

Input array :  [ 2.0e+08  3.0e-05 -4.5e+01  2.0e+05  5.0e+02]
Masked array :  [200000000.0 3e-05 -45.0 200000.0 --]