numpy.ma.array

ma.array(data, dtype=None, copy=False, order=None, mask=np.False_, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=False, shrink=True, subok=True, ndmin=0)[source]

Класс массива с возможными значениями маски.

Маскированные значения True исключают соответствующий элемент из любого вычисления.

Создание:

x = MaskedArray(data, mask=nomask, dtype=None, copy=False, subok=True,
                ndmin=0, fill_value=None, keep_mask=True, hard_mask=None,
                shrink=True, order=None)

Параметры:

dataarray_like

Входные данные.

maskпоследовательность, необязательно

Маска. Должна быть преобразуема в массив булевых значений с той же формой, что и data. Значение True указывает на маскированные (т.е. недействительные) данные.

dtypedtype, необязательно

Тип данных на выходе. Если dtype имеет значение None, используется тип данных аргумента data (data.dtype). Если dtype не равен None и отличается от data.dtype, выполняется копирование.

copybool, необязательно

Копировать ли входные данные (True), или использовать ссылку вместо этого. По умолчанию False.

subokbool, необязательно

Возвращать ли подкласс MaskedArray при возможности (True) или обычный MaskedArray. По умолчанию True.

ndminint, необязательно

Минимальное количество измерений. По умолчанию 0.

fill_valueскаляр, необязательно

Значение, используемое для заполнения маскированных значений при необходимости. Если None, используется значение по умолчанию, основанное на типе данных.

keep_maskbool, необязательно

Сочетать ли mask с маской входных данных, если таковая имеется (True), или использовать только mask для вывода (False). По умолчанию True.

hard_maskbool, необязательно

Использовать ли жёсткую маску. С жёсткой маской маскированные значения нельзя размаскировать. По умолчанию False.

shrinkbool, необязательно

Выполнить ли сжатие пустой маски. По умолчанию True.

order{‘C’, ‘F’, ‘A’}, необязательно

Указать порядок массива. Если order — ‘C’, массив будет в порядке C-contiguous (индекс последнего элемента изменяется быстрее всего). Если order — ‘F’, возвращаемый массив будет в порядке Fortran-contiguous (индекс первого элемента изменяется быстрее всего). Если order — ‘A’ (по умолчанию), возвращаемый массив может быть в любом порядке (C-, Fortran-contiguous или даже несмежный), если не требуется копия, в этом случае он будет C-contiguous.

Примеры

Маска может быть инициализирована массивом булевых значений с той же формой, что и data.

>>> data = np.arange(6).reshape((2, 3))
>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=[[False, True, False],
...                               [False, False, True]])
masked_array(
  data=[[0, --, 2],
        [3, 4, --]],
  mask=[[False,  True, False],
        [False, False,  True]],
  fill_value=999999)

Также маска может быть инициализирована однородным булевым массивом с той же формой, что и data путём передачи скалярного булевого значения:

>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=False)
masked_array(
  data=[[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]],
  mask=[[False, False, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=999999)

>>> np.ma.MaskedArray(data, mask=True)
masked_array(
  data=[[--, --, --],
        [--, --, --]],
  mask=[[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],
  fill_value=999999,
  dtype=int64)

Примечание

Рекомендуется использовать True/False для инициализации mask скалярным булевым значением, а не np.True_/np.False_. Причина в том, что nomask представлено внутри как np.False_.

>>> np.False_ is np.ma.nomask
True