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, преобразуемые в целые числа, или nomask. Не требует, чтобы содержимое было 0 и 1, значения 0 интерпретируются как False, всё остальное как True.

Parameters

marray_like

Возможная маска.

copybool, optional

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

shrinkbool, optional

Сжать m до nomask ли, если все её значения False.

dtypedtype, optional

Тип данных результирующей маски. По умолчанию результирующая маска имеет тип данных MaskType (bool). Если тип данных гибкий, каждое поле имеет булевый тип данных. Это игнорируется, когда m равно nomask, в этом случае nomask всегда возвращается.

Returns

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')])