Постоянные модуля numpy.ma

Помимо класса MaskedArray, модуль numpy.ma определяет несколько констант.

numpy.ma.masked

Константа masked — это специальный случай MaskedArray с плавающей точкой и нулевой формой. Она используется для проверки, замаскирован ли конкретный элемент массива, или для маскировки одного или нескольких элементов массива:

>>> x = ma.array([1, 2, 3], mask=[0, 1, 0])
>>> x[1] is ma.masked
True
>>> x[-1] = ma.masked
>>> x
masked_array(data = [1 -- --],
             mask = [False  True  True],
       fill_value = 999999)

numpy.ma.nomask

Значение, указывающее, что в массиве нет недопустимых элементов. nomask используется внутри для ускорения вычислений, когда маска не требуется.

numpy.ma.masked_print_options

Строка, используемая вместо отсутствующих данных при выводе массива. По умолчанию эта строка равна '--'.

Класс MaskedArray

class numpy.ma.MaskedArray [source]

Подкласс ndarray, предназначенный для работы с числовыми массивами, содержащими пропущенные данные.

Объект MaskedArray можно рассматривать как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data как обычный numpy.ndarray любой формы или типа данных (сами данные).
• Булево значение mask с той же формой, что и данные, где значение True указывает на то, что соответствующий элемент данных недопустим. Специальное значение nomask также приемлемо для массивов без именованных полей и указывает, что данные не являются недопустимыми.
• Значение fill_value, которое может быть использовано для замены недопустимых элементов, чтобы получить стандартный numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства массивов с масками

MaskedArray.data

Возвращает базовые данные как представление массива с маской. Если базовые данные являются подклассом numpy.ndarray, то они возвращаются как таковые.

>>> x = ma.array(np.matrix([[1, 2], [3, 4]]), mask=[[0, 1], [1, 0]])
>>> x.data
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

Тип данных можно получить через атрибут baseclass.

MaskedArray.mask

Возвращает базовую маску как массив с той же формой и структурой, что и данные, но все поля — это атомарные булевы значения. Значение True указывает на недопустимый элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если у него нет именованных полей. Для структурированных массивов возвращает массив булевых значений, где элементы равны True если все поля замаскированы, False в противном случае:

>>> x = ma.array([(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5)],
...         mask=[(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1), (0, 0)],
...        dtype=[('a', int), ('b', int)])
>>> x.recordmask
array([False, False,  True, False, False], dtype=bool)

MaskedArray.fill_value

Возвращает значение, используемое для заполнения недопустимых элементов массива. Значение является скалярным (если у массива нет именованных полей) или 0-мерным массивом с тем же dtype, что и массив с маской, если у него есть именованные поля.

Значение заполнения по умолчанию зависит от типа данных массива:

Тип данных	Значение по умолчанию
bool	True
int	999999
float	1.e20
complex	1.e20+0j
object	‘?’
строка	‘N/A’

MaskedArray.baseclass

Возвращает класс базовых данных.

>>> x =  ma.array(np.matrix([[1, 2], [3, 4]]), mask=[[0, 0], [1, 0]])
>>> x.baseclass
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>

MaskedArray.sharedmask

Возвращает, разделяют ли несколько массивов с маской одну и ту же маску. В таком случае любые изменения маски одного массива будут переданы другим.

MaskedArray.hardmask

Возвращает, является ли маска жёсткой (True) или мягкой (False). Если маска жёсткая, замаскированные элементы нельзя размаскировать.

Поскольку MaskedArray является подклассом ndarray, массив с маской также наследует все атрибуты и свойства объекта ndarray.

Методы MaskedArray

Преобразование

Изменение формы массива

Для reshape, resize и transpose единственный кортеж аргумент может быть заменён на n целые числа, которые будут интерпретированы как n-кортеж.

Выбор и обработка элементов

Для методов массива, принимающих ключевое слово axis, оно по умолчанию равно None. Если axis равно None, то массив обрабатывается как массив 1-D. Любое другое значение axis представляет собой размерность, по которой должно происходить действие.

Сериализация и копирование

Вычисления

Арифметические и сравнительные операции

Операторы сравнения:

Логическое значение массива (bool):

Арифметика:

Арифметические операции на месте:

Представление

Специальные методы

Для стандартных функций библиотеки:

Базовая настройка:

Настройка контейнера: (см. Индексирование)

Конкретные методы

Обработка маски

Следующие методы могут быть использованы для доступа к информации о маске или для манипулирования маской.

Обработка значения заполнения

Подсчёт отсутствующих элементов