Python Numpy MaskedArray.__mod__

什么是mask？
一个布尔数组，用于在一个操作中只选择某些元素

# A mask example
import numpy as np
x = np.arange(5)
print(x)
mask = (x > 2)
print(mask)
x[mask] = -1
print(x)

输出:

[0 1 2 3 4]
[False False False  True  True]
[ 0  1  2 -1 -1]

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.__mod__的帮助下，掩码数组中的每个元素都被二进制运算符操作，即mod(%)。请记住，我们可以在数组中使用任何类型的值，mod的值作为MaskedArray.__mod__()的参数被应用。

语法: numpy.MaskedArray.__mod__

返回：返回自我%值。

例子#1 :
我们可以看到，我们通过MaskedArray.__mod__()方法传递的值被用来对数组的每个元素进行mod操作。

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([1, 2.5, 3, 4.8, 5]) 
      
# applying MaskedArray.__mod__() method 
print(gfg.__mod__(2)) 

输出:

[1.0 0.5 1.0 0.7999999999999998 1.0]

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, 4.45, 5], 
                [6, 5.5, 4, 3, 2.62]]) 
      
# applying MaskedArray.__mod__() method 
print(gfg.__mod__(3)) 

输出:

[[1.0 2.0 0.0 1.4500000000000002 2.0]
 [0.0 2.5 1.0 0.0 2.62]]