Постоянные значения модуля numpy.ma

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

numpy.ma.masked

Постоянная masked является специальным случаем MaskedArray с типом данных float и нулевой формой. Она используется для проверки, замаскирован ли определённый 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 в массиве нет недопустимых элементов. nomask используется во внутренних вычислениях для ускорения, 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 представить как комбинацию нескольких элементов:

• Данные data как обычный numpy.ndarray произвольной формы или типа данных (сами данные).
• Логическая маска mask с той же формой, что и данные, где значение True указывает, что соответствующий элемент данных недействителен. Специальное значение nomask также допустимо для массивов без именованных полей и указывает, что данные не содержат недопустимых значений.
• Значение заполнения fill_value, которое может быть использовано для замены недопустимых элементов, чтобы получить стандартный numpy.ndarray.

Атрибуты и свойства массивов с маской

MaskedArray.data

Возвращает основополагающие данные как представление массива с маской.

Если основополагающие данные являются подклассом numpy.ndarray, они возвращаются как таковые.

>>> x = np.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

Текущая маска.

MaskedArray.recordmask

Получение или установка маски 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 = np.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

Значение заполнения массива с маской — скаляр. При установке None будет установлено значение по умолчанию, соответствующее типу данных.

Примеры

>>> for dt in [np.int32, np.int64, np.float64, np.complex128]:
...     np.ma.array([0, 1], dtype=dt).get_fill_value()
...
999999
999999
1e+20
(1e+20+0j)

>>> x = np.ma.array([0, 1.], fill_value=-np.inf)
>>> x.fill_value
-inf
>>> x.fill_value = np.pi
>>> x.fill_value
3.1415926535897931 # may vary

Сброс к значению по умолчанию:

>>> x.fill_value = None
>>> x.fill_value
1e+20

MaskedArray.baseclass

Класс базовых данных (только для чтения).

MaskedArray.sharedmask

Статус совместного использования маски (только для чтения).

MaskedArray.hardmask

Твёрдость маски

Поскольку MaskedArray является подклассом ndarray, массив с маской также наследует все атрибуты и свойства объекта ndarray.

Методы MaskedArray

Преобразование

Изменение формы массива

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

Выбор и обработка элементов

Для методов массива, принимающих ключевое слово axis, оно по умолчанию None. Если axis равно None, то массив обрабатывается как одномерный массив. Любое другое значение axis представляет измерение, по которому должно происходить 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 библиотеки:

Настройка основных свойств:

Настройка свойств контейнера: (см. Индексирование)

Методы обработки массивов

Обработка маски

Следующие методы могут использоваться для доступа к информации о маске или для манипулирования ею.

Обработка значения заполнения

Подсчёт пропущенных элементов