Spec-Zone.ru › NumPy 1.16

Операции с массивами с масками

Константы

ma.MaskType псевдоним для numpy.bool_

Создание

Из существующих данных

ma.masked_array псевдоним для numpy.ma.core.MaskedArray
ma.array(data[, dtype, copy, order, mask, …]) Класс массива с возможностью маскирования значений.
ma.copy(self, *args, **params) a.copy(order=) Возвращает копию массива.
ma.frombuffer(buffer[, dtype, count, offset]) Интерпретирует буфер как одномерный массив.
ma.fromfunction(function, shape, **kwargs) Создаёт массив, применяя функцию к каждой координате.
ma.MaskedArray.copy([order]) Возвращает копию массива.

Единицы и нули

ma.empty(shape[, dtype, order]) Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициализации элементов.
ma.empty_like(prototype[, dtype, order, subok]) Возвращает новый массив с той же формой и типом, что и заданный массив.
ma.masked_all(shape[, dtype]) Пустой массив с маской, где все элементы замаскированы.
ma.masked_all_like(arr) Пустой массив с маской, имеющий свойства существующего массива.
ma.ones(shape[, dtype, order]) Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
ma.zeros(shape[, dtype, order]) Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.

Просмотр массива

ma.all(self[, axis, out, keepdims]) Возвращает True, если все элементы равны True.
ma.any(self[, axis, out, keepdims]) Возвращает True, если любой из элементов a равен True.
ma.count(self[, axis, keepdims]) Считает количество незамаскированных элементов вдоль заданной оси.
ma.count_masked(arr[, axis]) Считает количество замаскированных элементов вдоль заданной оси.
ma.getmask(a) Возвращает маску массива с маской или nomask.
ma.getmaskarray(arr) Возвращает маску массива с маской или полный булевый массив False.
ma.getdata(a[, subok]) Возвращает данные массива с маской как ndarray.
ma.nonzero(self) Возвращает индексы незамаскированных элементов, которые не равны нулю.
ma.shape(obj) Возвращает форму массива.
ma.size(obj[, axis]) Возвращает количество элементов вдоль заданной оси.
ma.is_masked(x) Определяет, содержит ли вход замаскированные значения.
ma.is_mask(m) Возвращает True, если m — это валидная стандартная маска.
ma.MaskedArray.data Возвращает текущие данные как представление исходных данных.
ma.MaskedArray.mask Маска
ma.MaskedArray.recordmask Возвращает маску записей.
ma.MaskedArray.all([axis, out, keepdims]) Возвращает True, если все элементы равны True.
ma.MaskedArray.any([axis, out, keepdims]) Возвращает True, если любой из элементов a равен True.
ma.MaskedArray.count([axis, keepdims]) Считает количество незамаскированных элементов вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.nonzero() Возвращает индексы незамаскированных элементов, которые не равны нулю.
ma.shape(obj) Возвращает форму массива.
ma.size(obj[, axis]) Возвращает количество элементов вдоль заданной оси.

Изменение массива с маской

Изменение формы

ma.ravel(self[, order]) Возвращает одномерную версию self в виде представления.
ma.reshape(a, new_shape[, order]) Возвращает массив с теми же данными, но новой формой.
ma.resize(x, new_shape) Возвращает новый массив с маской с заданным размером и формой.
ma.MaskedArray.flatten([order]) Возвращает копию массива, сжатого в одну размерность.
ma.MaskedArray.ravel([order]) Возвращает одномерную версию self в виде представления.
ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs) Изменяет форму массива без изменения данных.
ma.MaskedArray.resize(newshape[, refcheck, …])

Изменение осей

ma.swapaxes(self, *args, …) Возвращает представление массива с осями axis1 и axis2 переставленными.
ma.transpose(a[, axes]) Переставляет оси массива.
ma.MaskedArray.swapaxes(axis1, axis2) Возвращает представление массива с осями axis1 и axis2 переставленными.
ma.MaskedArray.transpose(*axes) Возвращает представление массива с переставленными осями.

Изменение количества измерений

ma.atleast_1d(*arys) Преобразование входных данных в массивы с как минимум одним измерением.
ma.atleast_2d(*arys) Представление входных данных как массивов с как минимум двумя измерениями.
ma.atleast_3d(*arys) Представление входных данных как массивов с как минимум тремя измерениями.
ma.expand_dims(a, axis) Расширение формы массива.
ma.squeeze(a[, axis]) Удаление одноразмерных элементов из формы массива.
ma.MaskedArray.squeeze([axis]) Удаление одноразмерных элементов из формы a.
ma.stack(arrays[, axis, out]) Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.
ma.column_stack(tup) Укладка 1-мерных массивов в виде столбцов в 2-мерный массив.
ma.concatenate(arrays[, axis]) Конкатенация последовательности массивов вдоль заданной оси.
ma.dstack(tup) Укладка массивов в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).
ma.hstack(tup) Укладка массивов в последовательности по горизонтали (по столбцам).
ma.hsplit(ary, indices_or_sections) Разбиение массива на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).
ma.mr_ Перевод объектов срезов в конкатенацию вдоль первой оси.
ma.row_stack(tup) Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам).
ma.vstack(tup) Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам).

Объединение массивов

ma.stack(arrays[, axis, out]) Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.
ma.column_stack(tup) Укладка 1-мерных массивов в виде столбцов в 2-мерный массив.
ma.concatenate(arrays[, axis]) Конкатенация последовательности массивов вдоль заданной оси.
ma.append(a, b[, axis]) Добавление значений в конец массива.
ma.dstack(tup) Укладка массивов в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).
ma.hstack(tup) Укладка массивов в последовательности по горизонтали (по столбцам).
ma.vstack(tup) Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам).

Операции с масками

Создание маски

ma.make_mask(m[, copy, shrink, dtype]) Создание булевой маски из массива.
ma.make_mask_none(newshape[, dtype]) Возвращение булевой маски заданной формы, заполненной значениями False.
ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink]) Объединение двух масок с оператором logical_or.
ma.make_mask_descr(ndtype) Построение списка описаний типов из заданного типа данных.

Доступ к маске

ma.getmask(a) Возвращает маску массива с пропусками или nomask.
ma.getmaskarray(arr) Возвращает маску массива с пропусками или полный булевый массив значений False.
ma.masked_array.mask Маска

Поиск пропущенных данных

ma.flatnotmasked_contiguous(a) Поиск непрерывных непропущенных данных в массиве с пропусками вдоль заданной оси.
ma.flatnotmasked_edges(a) Поиск индексов первого и последнего непропущенных значений.
ma.notmasked_contiguous(a[, axis]) Поиск непрерывных непропущенных данных в массиве с пропусками вдоль заданной оси.
ma.notmasked_edges(a[, axis]) Поиск индексов первого и последнего непропущенных значений вдоль оси.
ma.clump_masked(a) Возвращает список срезов, соответствующих пропущенным группам 1-мерного массива.
ma.clump_unmasked(a) Возвращает список срезов, соответствующих непропущенным группам 1-мерного массива.

Изменение маски

ma.mask_cols(a[, axis]) Маскирование столбцов 2-мерного массива, содержащих пропущенные значения.
ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink]) Объединение двух масок с оператором logical_or.
ma.mask_rowcols(a[, axis]) Маскирование строк и/или столбцов 2-мерного массива, содержащих пропущенные значения.
ma.mask_rows(a[, axis]) Маскирование строк 2-мерного массива, содержащих пропущенные значения.
ma.harden_mask(self) Принудительное установление маски в жёсткое состояние.
ma.soften_mask(self) Принудительное установление маски в мягкое состояние.
ma.MaskedArray.harden_mask() Принудительное установление маски в жёсткое состояние.
ma.MaskedArray.soften_mask() Принудительное установление маски в мягкое состояние.
ma.MaskedArray.shrink_mask() Сжатие маски до nomask, если это возможно.
ma.MaskedArray.unshare_mask() Копирование маски и установка флага sharedmask в False.

Операции преобразования

В массив с пропусками

ma.asarray(a[, dtype, order]) Преобразование входных данных в массив с масками заданного типа данных.
ma.asanyarray(a[, dtype]) Преобразование входных данных в массив с масками, сохраняя подклассы.
ma.fix_invalid(a[, mask, copy, fill_value]) Возвращает входные данные с некорректными данными, замаскированными и заменёнными значением заполнения.
ma.masked_equal(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения равны заданному значению.
ma.masked_greater(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения больше заданного значения.
ma.masked_greater_equal(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения больше или равны заданному значению.
ma.masked_inside(x, v1, v2[, copy]) Маскирование массива внутри заданного интервала.
ma.masked_invalid(a[, copy]) Маскирование массива, где встречаются недопустимые значения (NaN или inf).
ma.masked_less(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения меньше заданного значения.
ma.masked_less_equal(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения меньше или равны заданному значению.
ma.masked_not_equal(x, value[, copy]) Маскирование массива, где значения not не равны заданному значению.
ma.masked_object(x, value[, copy, shrink]) Маскирование массива x где данные точно равны значению.
ma.masked_outside(x, v1, v2[, copy]) Маскирование массива вне заданного интервала.
ma.masked_values(x, value[, rtol, atol, …]) Маскирование с использованием плавающей точки равенства.
ma.masked_where(condition, a[, copy]) Маскирование массива, где выполняется условие.

> в массив ndarray

ma.compress_cols(a) Исключение целых столбцов двумерного массива, содержащих замаскированные значения.
ma.compress_rowcols(x[, axis]) Исключение строк и/или столбцов двумерного массива, содержащих замаскированные значения.
ma.compress_rows(a) Исключение целых строк двумерного массива, содержащих замаскированные значения.
ma.compressed(x) Возвращает все незамаскированные данные в виде одномерного массива.
ma.filled(a[, fill_value]) Возвращает массив, в котором замаскированные данные заменены значением заполнения.
ma.MaskedArray.compressed() Возвращает все незамаскированные данные в виде одномерного массива.
ma.MaskedArray.filled([fill_value]) Возвращает копию self с замаскированными значениями, заполненными заданным значением.

> в другой объект

ma.MaskedArray.tofile(fid[, sep, format]) Сохранение массива с масками в файл в двоичном формате.
ma.MaskedArray.tolist([fill_value]) Возвращает часть данных массива с масками в виде иерархического списка Python.
ma.MaskedArray.torecords() Преобразование массива с масками в массив гибкого типа.
ma.MaskedArray.tobytes([fill_value, order]) Возвращает данные массива в виде строки, содержащей исходные байты в массиве.

Сериализация и десериализация

ma.dump(a, F) Сериализация массива с масками в файл.
ma.dumps(a) Возвращает строку, соответствующую сериализации массива с масками.
ma.load(F) Обёртка вокруг cPickle.load, которая принимает либо объект файла, либо имя файла.
ma.loads(strg) Загрузка сериализации из текущей строки.

Заполнение массива с масками

ma.common_fill_value(a, b) Возвращает общее значение заполнения двух массивов с масками, если оно существует.
ma.default_fill_value(obj) Возвращает значение заполнения по умолчанию для объекта.
ma.maximum_fill_value(obj) Возвращает минимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.
ma.maximum_fill_value(obj) Возвращает минимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.
ma.set_fill_value(a, fill_value) Устанавливает значение заполнения для a, если a — массив с масками.
ma.MaskedArray.get_fill_value() Возвращает значение заполнения массива с масками.
ma.MaskedArray.set_fill_value([value]) Устанавливает значение заполнения массива с масками.
ma.MaskedArray.fill_value Значение заполнения.

Арифметика массивов с масками

Арифметика

ma.anom(self[, axis, dtype]) Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) по заданной оси.
ma.anomalies(self[, axis, dtype]) Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) по заданной оси.
ma.average(a[, axis, weights, returned]) Возвращает взвешенное среднее значение массива по заданной оси.
ma.conjugate(x, /[, out, where, casting, …]) Возвращает комплексно сопряжённое значение, поэлементно.
ma.corrcoef(x[, y, rowvar, bias, …]) Возвращает коэффициенты корреляции Пирсона.
ma.cov(x[, y, rowvar, bias, allow_masked, ddof]) Оценить ковариационную матрицу.
ma.cumsum(self[, axis, dtype, out]) Возвращает кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.
ma.cumprod(self[, axis, dtype, out]) Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.
ma.mean(self[, axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.
ma.median(a[, axis, out, overwrite_input, …]) Вычислить медиану по заданной оси.
ma.power(a, b[, third]) Возвращает поэлементно возведённый массив в степень из второго массива.
ma.prod(self[, axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ma.std(self[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]) Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.
ma.sum(self[, axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
ma.var(self[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]) Вычислить дисперсию по заданной оси.
ma.MaskedArray.anom([axis, dtype]) Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) по заданной оси.
ma.MaskedArray.cumprod([axis, dtype, out]) Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.cumsum([axis, dtype, out]) Возвращает кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.mean([axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.prod([axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.std([axis, dtype, out, ddof, …]) Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.sum([axis, dtype, out, keepdims]) Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.var([axis, dtype, out, ddof, …]) Вычислить дисперсию по заданной оси.

Минимальное/максимальное значение

ma.argmax(self[, axis, fill_value, out]) Возвращает массив индексов максимальных значений по заданной оси.
ma.argmin(self[, axis, fill_value, out]) Возвращает массив индексов минимальных значений по заданной оси.
ma.max(obj[, axis, out, fill_value, keepdims]) Возвращает максимальное значение по заданной оси.
ma.min(obj[, axis, out, fill_value, keepdims]) Возвращает минимальное значение по заданной оси.
ma.ptp(obj[, axis, out, fill_value, keepdims]) Возвращает разность между максимальным и минимальным значением по заданной размерности (т.е.
ma.MaskedArray.argmax([axis, fill_value, out]) Возвращает массив индексов максимальных значений по заданной оси.
ma.MaskedArray.argmin([axis, fill_value, out]) Возвращает массив индексов минимальных значений по заданной оси.
ma.MaskedArray.max([axis, out, fill_value, …]) Возвращает максимальное значение по заданной оси.
ma.MaskedArray.min([axis, out, fill_value, …]) Возвращает минимальное значение по заданной оси.
ma.MaskedArray.ptp([axis, out, fill_value, …]) Возвращает разность между максимальным и минимальным значением по заданной размерности (т.е.

Сортировка

ma.argsort(a[, axis, kind, order, endwith, …]) Возвращает массив индексов, сортирующих массив по заданной оси.
ma.sort(a[, axis, kind, order, endwith, …]) Сортирует массив на месте.
ma.MaskedArray.argsort([axis, kind, order, …]) Возвращает массив индексов, сортирующих массив по заданной оси.
ma.MaskedArray.sort([axis, kind, order, …]) Сортирует массив на месте.

Алгебра

ma.diag(v[, k]) Извлечь диагональ или создать массив диагоналей.
ma.dot(a, b[, strict, out]) Возвращает скалярное произведение двух массивов.
ma.identity(n[, dtype]) Возвращает единичный массив.
ma.inner(a, b) Внутреннее произведение двух массивов.
ma.innerproduct(a, b) Внутреннее произведение двух массивов.
ma.outer(a, b) Вычислить внешнее произведение двух векторов.
ma.outerproduct(a, b) Вычислить внешнее произведение двух векторов.
ma.trace(self[, offset, axis1, axis2, …]) Возвращает сумму по диагоналям массива.
ma.transpose(a[, axes]) Переставить размерности массива.
ma.MaskedArray.trace([offset, axis1, axis2, …]) Возвращает сумму по диагоналям массива.
ma.MaskedArray.transpose(*axes) Возвращает представление массива с переставленными осями.

Полиномиальная подгонка

ma.vander(x[, n]) Сгенерировать матрицу Вандермонда.
ma.polyfit(x, y, deg[, rcond, full, w, cov]) Полиномиальная подгонка методом наименьших квадратов.

Обрезка и округление

ma.around Округлить массив до заданного числа десятичных знаков.
ma.clip(a, a_min, a_max[, out]) Ограничить значения в массиве.
ma.round(a[, decimals, out]) Возвращает копию a, округлённую до ‘decimals’ знаков.
ma.MaskedArray.clip([min, max, out]) Возвращает массив, значения которого ограничены [min, max].
ma.MaskedArray.round([decimals, out]) Возвращает каждый элемент, округленный до заданного числа десятичных знаков.

Разное

ma.allequal(a, b[, fill_value]) Возвращает True, если все элементы a и b равны, используя fill_value в качестве значения истинности, где один или оба маскированы.
ma.allclose(a, b[, masked_equal, rtol, atol]) Возвращает True, если два массива попарно равны с точностью до заданной погрешности.
ma.apply_along_axis(func1d, axis, arr, …) Применить функцию к 1-мерным срезам вдоль заданной оси.
ma.arange([start,] stop[, step,][, dtype]) Возвращает равномерно распределенные значения в заданном интервале.
ma.choose(indices, choices[, out, mode]) Используйте массив индексов для построения нового массива из набора выборов.
ma.ediff1d(arr[, to_end, to_begin]) Вычислить разности между последовательными элементами массива.
ma.indices(dimensions[, dtype]) Возвращает массив, представляющий индексы сетки.
ma.where(condition[, x, y]) Возвращает массив с элементами из x или y, в зависимости от условия.

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/routines.ma.html

Spec-Zone.ru

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