Python Numpy MaskedArray.__rdivmod__

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.__rdivmod__的帮助下，我们将得到两个数组，一个是拥有被numpy.ma.__rdivmod__()方法中提供的值分割的元素，第二个是拥有与numpy.ma.__rdivmod__()方法中提供的相同值执行mod操作的元素。

语法: numpy.MaskedArray.__rdivmod__

返回：返回divmod( value, self)。

例子#1 :
在这个例子中，我们可以看到，通过使用MaskedArray.__rdivmod__()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.__rdivmod__() method 
print(gfg.__rdivmod__(3)) 

输出:

(masked_array(data = [3 1 1 0 0],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999), masked_array(data = [0 1 0 3 3],
             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.__rdivmod__() method 
print(gfg.__rdivmod__(3)) 

输出:

(masked_array(data =
 [[3 1 1 0 0]
 [0 0 0 1 1]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999), masked_array(data =
 [[0 1 0 3 3]
 [3 3 3 0 1]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999)
)