Постоянные модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Постоянная masked является особым случаем MaskedArray с плавающей точкой и нулевой формой. Она используется для проверки, является ли определенный элемент массива маской, 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 недопустимых 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.

Экземпляр MaskedArray можно рассматривать как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data, как обычный numpy.ndarray любой формы или типа данных (данные).
• Булево mask с той же формой, что и данные, где значение True указывает на то, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также допустимо для массивов без именованных полей и указывает на отсутствие недействительных данных.
• Значение заполнения fill_value, которое может использоваться для замены недействительных элементов для получения стандартного numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства массивных массивов

MaskedArray.data

Возвращает основанные данные как представление маскированного массива. Если основанные данные являются подклассом numpy.ndarray, он возвращается как таковой.

>>> 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 являются атомарными булевыми значениями. Значение True указывает на недействительный элемент.

MaskedArray.recordmask

Возвращает маску массива, если он не имеет 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 массива. Значение является скаляром (если у маскированного массива нет именованных полей) или одномерным массивом с тем же dtype, что и у маскированного массива, если он имеет 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 значение, указывающее, разделяется ли маска массива между несколькими маскированными массивами. Если это так, любые изменения в маске одного массива будут переданы другим.

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 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 массив 1-D. Любое другое значение axis представляет измерение, по которому должно выполняться действие.

Сериализация и копирование

Вычисления

Арифметические и сравнения операции

Операторы сравнения:

Логическое 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