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 сndarray.view, dtype также может быть указан как подкласс ndarray, который затем определяет тип возвращаемого объекта (это эквивалентно установке параметраtype). -
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)илиa.view(dtype=some_dtype)создают представление памяти массива с другим типом данных. Это может привести к переинтерпретации байтов памяти.a.view(ndarray_subclass)илиa.view(type=ndarray_subclass)просто возвращают экземплярndarray_subclass, который обращается к тому же массиву (та же форма, тип данных и т.д.). Это не приводит к переинтерпретации памяти.Если
fill_valueне указан, ноdtypeуказан (и не является подклассом ndarray), значение заполнения MaskedArray будет сброшено. Если ниfill_value, ниdtypeне указаны (или еслиdtypeявляется подклассом ndarray), то значение заполнения сохраняется. Наконец, еслиfill_valueуказано, ноdtypeнет, значение заполнения устанавливается в указанное значение.Для
a.view(some_dtype), еслиsome_dtypeимеет другое количество байтов на запись, чем предыдущий тип данных (например, преобразование обычного массива в структурированный массив), то поведение представления нельзя предсказать только по внешнему видуa(показанныйprint(a)). Это также зависит от того, какaхранится в памяти. Поэтому, еслиaупорядочен 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