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 : sequence, optional -
Маска. Должна быть преобразуема в массив булевых значений с той же формой, что и
data. Значение True указывает на замаскированные (т.е. недействительные) данные. -
dtype : dtype, optional -
Тип данных результата. Если
dtypeравно None, используется тип данных аргумента (data.dtype). Еслиdtypeне равно None и отличается отdata.dtype, выполняется копирование. -
copy : bool, optional -
Нужно ли копировать входные данные (True), или использовать ссылку (False). По умолчанию False.
-
subok : bool, optional -
Нужно ли возвращать подкласс
MaskedArray, если возможно (True), или обычныйMaskedArray. По умолчанию True. -
ndmin : int, optional -
Минимальное количество измерений. По умолчанию 0.
-
fill_value : scalar, optional -
Значение, используемое для заполнения замаскированных значений при необходимости. Если None, используется значение по умолчанию, основанное на типе данных.
-
keep_mask : bool, optional -
Нужно ли объединять
maskс маской входных данных, если таковая есть (True), или использовать толькоmaskдля результата (False). По умолчанию True. -
hard_mask : bool, optional -
Нужно ли использовать жесткую маску или нет. С жесткой маской замаскированные значения не могут быть размаскированы. По умолчанию False.
-
shrink : bool, optional -
Нужно ли принудительно сжимать пустую маску. По умолчанию True.
-
order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, optional -
Укажите порядок массива. Если order = ‘C’, массив будет в C-порядке (последний индекс изменяется быстрее). Если order = ‘F’, возвращаемый массив будет в Fortran-порядке (первый индекс изменяется быстрее). Если order = ‘A’ (по умолчанию), возвращаемый массив может быть в любом порядке (C-, Fortran-последовательный или даже не последовательный), за исключением случаев, когда требуется копия, в этом случае он будет C-последовательным.
-
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.ma.array.html