Константы модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Константа masked является специальным случаем MaskedArray с плавающей точкой и нулевым размером. 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 у массива нет недействительных элементов. nomask используется во внутренних вычислениях для ускорения, 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.

Объект MaskedArray можно представить как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data в виде обычного numpy.ndarray произвольной формы и типа данных (сами данные).
• Булевый mask той же формы, что и данные. Значение True указывает, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также приемлемо для массивов без именованных полей и указывает, что данные не содержат недействительных значений.
• fill_value, значение, используемое для замены недействительных элементов, чтобы получить обычный numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства маскированных массивов

MaskedArray.data

Возвращает основанные данные в виде представления массива. Если основанные 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 базовую маску, как массив с той же формой и структурой, что и данные, но все поля атомарно булевы. Значение True указывает на недействительный элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если у него нет именованных полей. Для структурированных массивов возвращает массив булевых значений, где элементы 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])

MaskedArray.fill_value

Возвращает значение, используемое для заполнения недействительных элементов маскированного массива. Значение является скаляром (если у массива нет именованных полей) или одномерным массивом с тем же dtype, что и маскированный массив, если у него есть именованные поля.

Значение 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 значение, указывающее, разделяется ли маска массива между несколькими маскированными массивами. Если это так, любые изменения в маске одного массива будут распространяться на другие.

MaskedArray.hardmask

Возвращает значение, указывающее, 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 экземпляра ndarray.

Методы MaskedArray

Преобразование

Изменение формы

Для reshape, resize и transpose единственный кортеж аргументов может быть заменён на n целых чисел, которые будут интерпретированы как n-кортеж.

Выбор и изменение элементов

Для методов массива, которые принимают ключевое слово axis, оно по умолчанию равно None. Если axis равно None, то массив обрабатывается как массив 1D. Любое другое значение axis представляет измерение, вдоль которого должно происходить операция.

Сериализация и копирование

Вычисления

Арифметические и сравнительные операции

Операторы сравнения:

Булево значение массива (bool):

Арифметика:

Арифметические операции на месте:

Представление

Специальные методы

Для стандартных функций библиотек:

Базовая настройка:

Настройка контейнера: (см. Индексирование)

Методы

Обработка маски

Следующие методы можно использовать для доступа к информации о маске или для изменения маски.

Обработка значения заполнения

Подсчет отсутствующих элементов