Spec-Zone.ru › NumPy 1.14

numpy.ma.array

numpy.ma.array(data, dtype=None, copy=False, order=None, mask=False, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=False, shrink=True, subok=True, ndmin=0) [source]

Класс массива с потенциально замаскированными значениями.

Замаскированные значения True исключают соответствующий элемент из любого вычисления.

Создание:

x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True,
                ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None,
                shrink=True, order=None)
Параметры:

data : array_like

Входные данные.

mask : последовательность, необязательно

Маска. Должна быть преобразуема в массив булевых значений с той же формой, что и data. Значение True указывает на замаскированные (т.е. недопустимые) данные.

dtype : dtype, необязательно

Тип данных результата. Если dtype равно None, используется тип данных аргумента data (data.dtype). Если dtype не равно None и отличается от data.dtype, выполняется копирование.

copy : bool, необязательно

Копировать ли входные данные (True) или использовать ссылку вместо этого. По умолчанию False.

subok : bool, необязательно

Возвращать ли подкласс MaskedArray, если возможно (True), или обычный MaskedArray. По умолчанию True.

ndmin : int, необязательно

Минимальное количество измерений. По умолчанию 0.

fill_value : скаляр, необязательно

Значение, используемое для заполнения замаскированных значений при необходимости. Если None, используется значение по умолчанию, основанное на типе данных.

keep_mask : bool, необязательно

Комбинировать ли mask с маской входных данных, если она есть (True), или использовать только mask для результата (False). По умолчанию True.

hard_mask : bool, необязательно

Использовать жесткую маску или нет. При жесткой маске замаскированные значения нельзя размаскировать. По умолчанию False.

shrink : bool, необязательно

Сжимать ли пустую маску. По умолчанию True.

order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, необязательно

Укажите порядок массива. Если order — ‘C’, массив будет в порядке C-contiguous (последний индекс меняется быстрее). Если order — ‘F’, возвращаемый массив будет в Fortran-contiguous порядке (первый индекс меняется быстрее). Если order — ‘A’ (по умолчанию), возвращаемый массив может быть в любом порядке (C-, Fortran-contiguous или даже разрозненный), за исключением случаев, когда требуется копия, в которой случае он будет C-contiguous.

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.ma.array.html

Spec-Zone.ru

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