numpy.ma.masked_object

numpy.ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True) [source]

Маскирование массива x там, где данные точно равны значению.

Эта функция похожа на masked_values, но подходит только для массивов объектов: для чисел с плавающей точкой используйте masked_values вместо неё.

Параметры

xarray_like

Массив для маскирования

valueobject

Значение для сравнения

copy{True, False}, optional

Нужно ли вернуть копию x.

shrink{True, False}, optional

Нужно ли сжать маску, полную False, до nomask

Возвращает

resultMaskedArray

Результат маскирования x там, где он равен value.

См. также

masked_where

Маскирование там, где выполняется условие.

masked_equal

Маскирование, где равно заданному значению (целые числа).

masked_values

Маскирование с использованием равенства для чисел с плавающей точкой.

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> food = np.array(['green_eggs', 'ham'], dtype=object)
>>> # don't eat spoiled food
>>> eat = ma.masked_object(food, 'green_eggs')
>>> eat
masked_array(data=[--, 'ham'],
             mask=[ True, False],
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)
>>> # plain ol` ham is boring
>>> fresh_food = np.array(['cheese', 'ham', 'pineapple'], dtype=object)
>>> eat = ma.masked_object(fresh_food, 'green_eggs')
>>> eat
masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'],
             mask=False,
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)

Обратите внимание, что mask устанавливается в nomask если это возможно.

>>> eat
masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'],
             mask=False,
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)