Постоянные значения модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Постоянная masked представляет собой особый случай класса MaskedArray с типом данных float 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 в массиве нет недействительных элементов. nomask используется внутри для ускорения вычислений, когда маска не нужна.

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.

Объект MaskedArray можно рассматривать как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data, представляющие собой обычный numpy.ndarray любой формы и типа данных (сами данные).
• Логическая маска mask с той же формой, что и данные, где значение True указывает на то, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также приемлемо для массивов без именованных полей и указывает, что нет недействительных данных.
• Значение заполнения fill_value, которое может использоваться для замены недействительных элементов, чтобы получить стандартный numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства маскированных массивов

MaskedArray.data

Возвращает основополагающие данные как представление маскированного массива. Если основополагающие 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 основополагающую маску, как массив с той же формой и структурой, что и данные, но где все поля атомарно булевы. Значение True обозначает недействительный элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если у него нет именованных полей. Для структурированных массивов возвращает ndarray булевых значений, где элементы имеют значение 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 скалярным (если у маскированного массива нет именованных полей) или 0-мерным ndarray с тем же dtype, что 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	‘?’
string	‘N/A’

MaskedArray.baseclass

Возвращает класс основополагающих 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, разделяется 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). Когда маска жесткая, замаскированные элементы 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 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 сравнительные операции

Операторы сравнения:

Логическое значение массива (bool):

Арифметика:

Арифметические операции на месте:

Представление

Специальные методы

Для стандартных функций библиотеки:

Базовая настройка:

Настройка контейнера: (см. Индексирование)

Конкретные методы

Обработка маски

Следующие методы могут быть использованы для доступа к информации о маске или для изменения маски.

Обработка значения заполнения

Подсчет пропущенных элементов