numpy.ma.MaskedArray.compress
метод
- ma.MaskedArray.compress(condition, axis=None, out=None)[source]
-
Возвращает
aтам, где условиеTrue.Если условие является
MaskedArray, пропущенные значения рассматриваются какFalse.- Параметры
-
- conditionvar
-
Булевый массив 1-d, выбирающий элементы, которые нужно вернуть. Если длина condition меньше размера массива a по оси, то выходные данные усекаются до длины массива condition.
- axis{None, int}, optional
-
Ось, по которой должна выполняться операция.
- out{None, ndarray}, optional
-
Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Он должен иметь такую же форму, как и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости.
- Возвращает
-
- resultMaskedArray
-
Объект
MaskedArray.
Примечания
Обратите внимание на разницу с
compressed! Выходcompressимеет маску, выходcompressed— нет.Примеры
>>> x = np.ma.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], mask=[0] + [1,0]*4) >>> x masked_array( data=[[1, --, 3], [--, 5, --], [7, --, 9]], mask=[[False, True, False], [ True, False, True], [False, True, False]], fill_value=999999) >>> x.compress([1, 0, 1]) masked_array(data=[1, 3], mask=[False, False], fill_value=999999)>>> x.compress([1, 0, 1], axis=1) masked_array( data=[[1, 3], [--, --], [7, 9]], mask=[[False, False], [ True, True], [False, False]], fill_value=999999)
© 2005–2022 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.21/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.compress.html