numpy.ma.masked_object
-
ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True)[source] -
Маскирует массив
xтам, где данные точно равны значению.Эта функция похожа на
masked_values, но подходит только для объектных массивов: для чисел с плавающей точкой используйтеmasked_valuesвместо неё.- Параметры
-
-
xarray_like -
Массив для маскирования
-
valueobject -
Значение сравнения
-
copy{True, False}, optional -
Нужно ли вернуть копию
x. -
shrink{True, False}, optional -
Нужно ли схлопнуть маску, полностью состоящую из False, в nomask
-
- Возвращает
-
-
resultMaskedArray -
Результат маскирования
xтам, где значение равноvalue.
-
См. также
-
masked_where -
Маскирование там, где выполняется условие.
-
masked_equal -
Маскирование там, где значение равно заданному значению (целые числа).
-
masked_values -
Маскирование с помощью равенства 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
maskустанавливается вnomaskесли это возможно.>>> eat masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'], mask=False, fill_value='green_eggs', dtype=object)
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.ma.masked_object.html