numpy.ma.masked_object
- ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True)[source]
-
Маскирует массив
xв местах, где данные точно равны значению.Эта функция похожа на
masked_values, но подходит только для массивов объектов: для чисел с плавающей точкой используйтеmasked_values.- Параметры
-
- xarray_like
-
Массив для маскирования
- valueobject
-
Значение сравнения
- copy{True, False}, optional
-
Возвращать копию
x. - shrink{True, False}, optional
-
Сжимать маску, заполненную False, до nomask, если возможно.
- Возвращаемое значение
-
- resultMaskedArray
-
Результат маскирования
xв местах, равныхvalue.
См. также
masked_where-
Маскирование в местах, где выполняется условие.
masked_equal-
Маскирование в местах, равных заданному значению (целые числа).
masked_values-
Маскирование с использованием равенства 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
maskустанавливается вnomask, если это возможно.>>> eat masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'], mask=False, fill_value='green_eggs', dtype=object)
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.ma.masked_object.html