numpy.ma.masked_object
-
numpy.ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True)[source] -
Маскирование массива
xтам, где данные точно равны значению.Эта функция похожа на
masked_values, но подходит только для массивов объектов: для чисел с плавающей точкой используйтеmasked_valuesвместо неё.Параметры: -
x : array_like -
Массив для маскирования
-
value : object -
Значение сравнения
-
copy : {True, False}, optional -
Возвращать копию
x? -
shrink : {True, False}, optional -
Сворачивать маску, заполненную значениями False, в nomask?
Возвращает: -
result : MaskedArray -
Результат маскирования
xтам, где он равенvalue.
См. также
-
masked_where - Маскирование там, где выполняется условие.
-
masked_equal - Маскирование там, где равно заданному значению (целые числа).
-
masked_values - Маскирование с использованием равенства чисел с плавающей точкой.
Примеры
>>> import numpy.ma as ma >>> food = np.array(['green_eggs', 'ham'], dtype=object) >>> # don't eat spoiled food >>> eat = ma.masked_object(food, 'green_eggs') >>> print(eat) [-- ham] >>> # plain ol` ham is boring >>> fresh_food = np.array(['cheese', 'ham', 'pineapple'], dtype=object) >>> eat = ma.masked_object(fresh_food, 'green_eggs') >>> print(eat) [cheese ham pineapple]
Обратите внимание, что
maskустанавливается вnomask, если это возможно.>>> eat masked_array(data = [cheese ham pineapple], mask = False, fill_value=?) -
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/generated/numpy.ma.masked_object.html