Константы модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Константа masked — это специальный случай MaskedArray с типом данных float и нулевой формой. Она используется для проверки, является ли конкретный элемент массива маскированным, или для маскирования 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 печати 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 — обычный numpy.ndarray любого размера или типа данных (сами данные).
• Булевы данные mask с таким же размером, как и данные. Значение True указывает на то, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также допустимо для массивов без именованных полей и указывает, что данные не недействительны.
• Значение заполнения fill_value, которое может использоваться для замены недействительных элементов, чтобы получить обычный numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства маскированных массивов

MaskedArray.data

Возвращает исходные данные как представление массива. Если исходные данные являются подклассом numpy.ndarray, 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 исходную маску в виде массива с такой же формой и структурой, что и данные, но все поля являются атомарными булевыми значениями. Значение True указывает на недействительный элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если он не имеет именованных полей. Для структурированных массивов возвращает массив булевых значений, где элементы равны True если все поля маскированы, 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 недействительных элементов массива. Значение является скаляром (если массив не имеет именованных полей) или 0-мерным массивом с таким же dtype, как и массив, если он имеет именованные поля.

Значение по умолчанию для заполнения зависит от типа данных массива:

тип данных	значение по умолчанию
bool	True
int	999999
float	1.e20
complex	1.e20+0j
object	‘?’
string	‘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 значение, указывающее, совмещена ли маска массива между несколькими массивами. В этом случае любое изменение маски одного массива будет распространено на другие.

MaskedArray.hardmask

Возвращает, является ли маска жесткой (True) или мягкой (False). Когда маска жесткая, замаскированные записи нельзя размаскировать.

Так как MaskedArray является подклассом ndarray, маскированный массив также наследует все атрибуты и свойства объекта ndarray.

Методы MaskedArray

Преобразование

Изменение формы

Для reshape, resize и transpose одиночный кортеж может быть заменен на n целые числа, которые будут интерпретированы как n-кортеж.

Выбор и изменение элементов

Для методов массивов, принимающих ключевое слово axis, оно по умолчанию равно None. Если axis равно None, то массив обрабатывается как 1-мерный массив. Любое другое значение axis определяет размерность, по которой должно выполняться операция.

Сериализация и копирование

Вычисления

Арифметические и сравнительные операции

Операторы сравнения:

Логическое значение массива (bool):

Арифметика:

Арифметические операции на месте:

Представление

Специальные методы

Для функций стандартной библиотеки:

Базовая настройка:

Настройка контейнера: (см. Индексирование)

Конкретные методы

Обработка маски

Следующие методы могут использоваться для доступа к информации о маске или для управления ею.

Обработка значения заполнения

Подсчёт отсутствующих элементов