Spec-Zone.ru › NumPy 1.18

numpy.ma.masked_array.view

метод

masked_array.view(self, dtype=None, type=None, fill_value=None) [source]

Возвращает представление данных MaskedArray.

Параметры
dtypedata-type or ndarray sub-class, optional

Описание типа данных возвращаемого представления, например, float32 или int16. По умолчанию, None, что приводит к представлению с тем же типом данных, что и a. Как и в случае с ndarray.view, dtype также может быть указан как подкласс ndarray, который затем определяет тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установке параметра type).

typePython type, optional

Тип возвращаемого представления, либо ndarray, либо подкласс. По умолчанию None, что приводит к сохранению типа.

fill_valuescalar, optional

Значение, используемое для недействительных записей (по умолчанию None). Если None, то этот аргумент определяется по переданному dtype, или, если он отсутствует, по исходному массиву, как описано в примечаниях ниже.

См. также

numpy.ndarray.view

Эквивалентный метод для объекта ndarray.

Примечания

a.view() используется двумя разными способами:

a.view(some_dtype) или a.view(dtype=some_dtype) создают представление памяти массива с другим типом данных. Это может привести к переинтерпретации байтов памяти.

a.view(ndarray_subclass) или a.view(type=ndarray_subclass) просто возвращают экземпляр ndarray_subclass, который обращается к тому же массиву (та же форма, тип данных и т.д.). Это не приводит к переинтерпретации памяти.

Если fill_value не указан, но dtype указан (и не является подклассом ndarray), значение заполнения MaskedArray будет сброшено. Если ни fill_value, ни dtype не указаны (или если dtype является подклассом ndarray), то значение заполнения сохраняется. Наконец, если fill_value указано, но dtype нет, значение заполнения устанавливается в указанное значение.

Для a.view(some_dtype), если some_dtype имеет другое количество байтов на запись, чем предыдущий тип данных (например, преобразование обычного массива в структурированный массив), то поведение представления нельзя предсказать только по внешнему виду a (показанный print(a)). Это также зависит от того, как a хранится в памяти. Поэтому, если a упорядочен по C или Fortran, определен как срез или транспонирован и т. д., представление может давать разные результаты.

© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.ma.masked_array.view.html

Spec-Zone.ru

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