Константы модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Константа masked — это специальный случай класса MaskedArray с плавающей точкой и нулевой формой. Она используется для проверки, замаскирован ли конкретный элемент массива, 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 массив не содержит 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.

Экземпляр MaskedArray можно представить как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data в виде обычного массива numpy.ndarray любой формы или типа данных (сами данные).
• Логическая маска mask с такой же формой, что и данные. Значение True указывает, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также допустимо для массивов без именованных полей и указывает, что данные не содержат недействительных элементов.
• Значение заполнения fill_value, которое может использоваться для замены недействительных элементов, чтобы получить стандартный массив numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства маскированных массивов

MaskedArray.data

Возвращает основополагающие данные в виде представления маскированного массива. Если основополагающие 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 такой же формой и структурой, как и данные, но где все поля являются атомарными булевыми значениями. Значение True указывает на недействительный элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если он не содержит именованных полей. Для структурированных массивов возвращает массив булевых значений, где записи 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 недействительных элементов маскированного массива. Значение является скаляром (если у маскированного массива нет именованных полей) или 0-мерным массивом с таким же dtype, как и у маскированного массива, 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, совмещена ли маска массива между несколькими маскированными массивами. Если это так, любые изменения маски одного массива будут распространяться на другие.

MaskedArray.hardmask

Возвращает, является ли маска жесткой (True) или мягкой (False). При жесткой маске замаскированные элементы не могут быть размаскированы.

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

Методы MaskedArray

Преобразование

Изменение формы

Для reshape, resize и transpose единственный кортеж аргументов 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 одномерный массив. Любое другое значение axis представляет собой измерение, вдоль которого должно происходить действие.

Сериализация и копирование

Вычисления

Арифметические и сравнения

Операторы сравнения:

Булево значение массива (bool):

Арифметика:

Арифметические операции на месте:

Представление

Специальные методы

Для стандартных функций библиотеки:

Базовая настройка:

Настройка контейнера: (см. Индексирование)

Указанные методы

Обработка маски

Следующие методы можно использовать для доступа к информации о маске или для управления ею.

Обработка значения заполнения

Подсчёт отсутствующих элементов