numpy.ma.is_mask

ma.is_mask(m)[source]

Возвращает True, если m является корректной стандартной маской.

Эта функция не проверяет содержимое входных данных, только тип, является ли он MaskType. В частности, эта функция возвращает False, если маска имеет гибкий тип данных.

Параметры

marray_like

Массив для проверки.

Возвращает

resultbool

True, если m.dtype.type является MaskType, иначе False.

См. также

ma.isMaskedArray

Проверка, является ли входной массив экземпляром MaskedArray.

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> m = ma.masked_equal([0, 1, 0, 2, 3], 0)
>>> m
masked_array(data=[--, 1, --, 2, 3],
             mask=[ True, False,  True, False, False],
       fill_value=0)
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> ma.is_mask(m.mask)
True

Входные данные должны быть ndarray (или иметь аналогичные атрибуты), чтобы считаться корректной маской.

>>> m = [False, True, False]
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> m = np.array([False, True, False])
>>> m
array([False,  True, False])
>>> ma.is_mask(m)
True

Массивы со сложными типами данных не возвращают True.

>>> dtype = np.dtype({'names':['monty', 'pithon'],
...                   'formats':[bool, bool]})
>>> dtype
dtype([('monty', '|b1'), ('pithon', '|b1')])
>>> m = np.array([(True, False), (False, True), (True, False)],
...              dtype=dtype)
>>> m
array([( True, False), (False,  True), ( True, False)],
      dtype=[('monty', '?'), ('pithon', '?')])
>>> ma.is_mask(m)
False