numpy.ma.make_mask

ma.make_mask(m, copy=False, shrink=True, dtype=<class 'numpy.bool_'>)[source]

Создать булеву маску из массива.

Возвращает m в качестве булевой маски, создавая копию, если необходимо или запрошено. Функция может принимать любой последовательность, преобразуемую в целые числа, или nomask. Не требует, чтобы содержимое состояло из 0 и 1, значения 0 интерпретируются как False, всё остальное как True.

Параметры

marray_like

Возможная маска.

copybool, optional

Возвращать копию m (True) или m само по себе (False).

shrinkbool, optional

Уменьшить m до nomask, если все её значения равны False.

dtypedtype, optional

Тип данных выходной маски. По умолчанию выходная маска имеет тип данных MaskType (bool). Если тип данных гибкий, каждый элемент имеет булев тип данных. Это игнорируется, когда m является nomask, в этом случае nomask всегда возвращается.

Возвращает

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 гибкого 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')])