numpy.ma.make_mask

numpy.ma.make_mask(m, copy=False, shrink=True, dtype=<class 'numpy.bool_'>) [source]

Создать булеву маску из массива.

Возвращает m в виде булевой маски, создавая копию при необходимости или по запросу. Функция может принимать любые последовательности, которые можно преобразовать в целые числа, или nomask. Не требует, чтобы содержимое было 0 и 1, значения 0 интерпретируются как False, все остальное — как True.

Параметры

marray_like

Возможная маска.

copybool, optional

Нужно ли вернуть копию m (True) или m само по себе (False).

shrinkbool, optional

Нужно ли уменьшить m до nomask если все его значения False.

dtypedtype, optional

Тип данных выходной маски. По умолчанию выходная маска имеет тип данных MaskType (bool). Если тип данных гибкий, каждое поле имеет булев тип данных. Это игнорируется, когда m является nomask, в этом случае nomask всегда возвращается.

Возвращает

resultndarray

Булева маска, полученная из m.

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> m = [True, False, True, True]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 2, -3]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])

Эффект параметра shrink.

>>> m = np.zeros(4)
>>> m
array([0., 0., 0., 0.])
>>> ma.make_mask(m)
False
>>> ma.make_mask(m, shrink=False)
array([False, False, False, False])

Использование гибкой dtype.

>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> n = [0, 1, 0, 0]
>>> arr = []
>>> for man, mouse in zip(m, n):
...     arr.append((man, mouse))
>>> arr
[(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)]
>>> dtype = np.dtype({'names':['man', 'mouse'],
...                   'formats':[np.int64, np.int64]})
>>> arr = np.array(arr, dtype=dtype)
>>> arr
array([(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)],
      dtype=[('man', '<i8'), ('mouse', '<i8')])
>>> ma.make_mask(arr, dtype=dtype)
array([(True, False), (False, True), (True, False), (True, False)],
      dtype=[('man', '|b1'), ('mouse', '|b1')])