Python Numpy MaskedArray.ravel()函数

numpy.MaskedArray.ravel()函数被用来返回一个一维版本的自我屏蔽数组，作为一个视图。

语法: numpy.ma.ravel(self, order='C')

参数:
order: [‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’, optional] 默认情况下，使用’C’索引顺序。
-> 使用这个索引顺序读取a的元素。
-> ‘C’意味着以类似C的顺序对元素进行索引，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。
-> ‘F’意味着以类似Fortran的索引顺序对元素进行索引，第一个索引变化最快，而最后一个索引变化最慢。

-> ‘K’意味着按照元素在内存中出现的顺序来读取，除了在跨度为负数时将数据反转。

返回 : [MaskedArray] 扁平化的一维屏蔽阵列。

代码#1：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.ravel() 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]]) 
print ("Input array : ", in_arr) 
    
# Now we are creating a masked array. 
# by making two entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[0, 1], [ 1, 0]]) 
print ("Masked array : ", mask_arr) 
    
# applying MaskedArray.ravel methods to mask array 
out_arr = mask_arr.ravel() 
print ("1D view of masked array : ", out_arr) 

输出:

Input array :  [[ 1  2]
 [ 3 -1]]
Masked array :  [[1 --]
 [-- -1]]
1D view of masked array :  [1 -- -- -1]

代码#2：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.ravel() 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]]])
print ("Input array : ", in_arr)
    
# Now we are creating a masked array. 
# by making one entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[[ 1, 0]], [[ 0, 0]]]) 
print ("3D Masked array : ", mask_arr) 
    
# applying MaskedArray.ravel methods to mask array 
out_arr = mask_arr.ravel() 
print ("1D view of masked array : ", out_arr) 

输出:

Input array :  [[[ 2.0e+08  3.0e-05]]

 [[-4.5e+01  2.0e+05]]]
3D Masked array :  [[[-- 3e-05]]

 [[-45.0 200000.0]]]
1D view of masked array :  [-- 3e-05 -45.0 200000.0]