numpy.ma.masked_object
-
numpy.ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True)[source] -
Маскирование массива
xгде данные точно равны значению.Эта функция похожа на
masked_values, но подходит только для массивов объектов: для чисел с плавающей точкой используйтеmasked_valuesвместо неё.Параметры: x : array_like
Массив для маскирования
value : object
Значение сравнения
copy : {True, False}, optional
Возвращать копию
xили нет.shrink : {True, False}, optional
Сжимать маску, заполненную False, до nomask или нет
Возвращает: result : MaskedArray
Результат маскирования
xгде равноvalue.См. также
masked_where- Маскирование там, где выполняется условие.
masked_equal- Маскирование там, где равно заданному значению (целые числа).
masked_values- Маскирование с помощью сравнения чисел с плавающей точкой.
Примеры
>>> import numpy.ma as ma >>> food = np.array(['green_eggs', 'ham'], dtype=object) >>> # don't eat spoiled food >>> eat = ma.masked_object(food, 'green_eggs') >>> print(eat) [-- ham] >>> # plain ol` ham is boring >>> fresh_food = np.array(['cheese', 'ham', 'pineapple'], dtype=object) >>> eat = ma.masked_object(fresh_food, 'green_eggs') >>> print(eat) [cheese ham pineapple]
Обратите внимание, что
maskустанавливается вnomaskесли это возможно.>>> eat masked_array(data = [cheese ham pineapple], mask = False, fill_value=?)
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.ma.masked_object.html