Python Numpy MaskedArray.__divmod__

numpy.ma.MaskedArray类是ndarray的一个子类,旨在处理有缺失数据的数字数组。在Numpy MaskedArray.__divmod__的帮助下,我们将得到两个数组,一个是拥有被numpy.ma.__divmod__()方法中提供的值分割的元素,第二个是拥有与numpy.ma.__divmod__()方法中提供的相同值执行mod操作的元素。

语法: numpy.MaskedArray.__divmod__

返回:返回divmod(self, value)。

例子#1 :
在这个例子中,我们可以看到,通过使用MaskedArray.__divmod__()方法,我们得到两个数组。一个是被划分为参数的值,另一个是mod值。

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

输出:

(masked_array(data = [0 0 1 1 1],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999), masked_array(data = [1 2 0 1 2],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999)
)

示例 #2:

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([[1, 2, 3, 4, 5], 
                [6, 5, 4, 3, 2]]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

输出:

(masked_array(data =
 [[0 0 1 1 1]
 [2 1 1 1 0]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999), masked_array(data =
 [[1 2 0 1 2]
 [0 2 1 0 2]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999)
)

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程