Spec-Zone.ru › NumPy 1.12

numpy.ma.is_mask

numpy.ma.is_mask(m) [source]

Возвращает True, если m — это корректная стандартная маска.

Эта функция не проверяет содержимое входных данных, только то, что тип является MaskType. В частности, эта функция возвращает False, если маска имеет гибкий тип данных.

Параметры:

m : array_like

Массив для проверки.

Возвращает:

result : bool

True, если m.dtype.type является MaskType, иначе False.

См. также

isMaskedArray
Проверить, является ли входной элемент экземпляром MaskedArray.

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> m = ma.masked_equal([0, 1, 0, 2, 3], 0)
>>> m
masked_array(data = [-- 1 -- 2 3],
      mask = [ True False  True False False],
      fill_value=999999)
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> ma.is_mask(m.mask)
True

Входные данные должны быть ndarray (или иметь аналогичные атрибуты), чтобы их можно было считать корректной маской.

>>> m = [False, True, False]
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> m = np.array([False, True, False])
>>> m
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> ma.is_mask(m)
True

Массивы со сложными типами данных не возвращают True.

>>> dtype = np.dtype({'names':['monty', 'pithon'],
                      'formats':[np.bool, np.bool]})
>>> dtype
dtype([('monty', '|b1'), ('pithon', '|b1')])
>>> m = np.array([(True, False), (False, True), (True, False)],
                 dtype=dtype)
>>> m
array([(True, False), (False, True), (True, False)],
      dtype=[('monty', '|b1'), ('pithon', '|b1')])
>>> ma.is_mask(m)
False

© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.ma.is_mask.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API