numpy.ma.mask_or

numpy.ma.mask_or(m1, m2, copy=False, shrink=True) [source]

Объединяет две маски с оператором logical_or.

Результат может быть представлением m1 или m2 если другой является nomask (т.е. ложным).

Параметры:	m1, m2 : array_like Входные маски. copy : bool, optional Если copy равно False и один из входных данных является nomask, возвращает представление другой входной маски. По умолчанию False. shrink : bool, optional Определяет, нужно ли уменьшить вывод до nomask, если все его значения равны False. По умолчанию True.
Возвращает:	mask : выходная маска Маска результата маскирует значения, которые замаскированы либо в m1 либо в m2.
Исключения:	ValueError Если m1 и m2 имеют различные гибкие типы данных.

Примеры

>>> m1 = np.ma.make_mask([0, 1, 1, 0])
>>> m2 = np.ma.make_mask([1, 0, 0, 0])
>>> np.ma.mask_or(m1, m2)
array([ True,  True,  True, False], dtype=bool)