numpy.ma.mask_rowcols

ma.mask_rowcols(a, axis=None)[source]

Маскирование строк и/или столбцов двумерного массива, содержащих значения с маской.

Маскирование целых строк и/или столбцов двумерного массива, содержащих значения с маской. Поведение маскирования выбирается с помощью параметра axis.

• Если axis равно None, маскируются и строки, и столбцы.
• Если axis равно 0, маскируются только строки.
• Если axis равно 1 или -1, маскируются только столбцы.

Parameters:

aarray_like, MaskedArray

Массив для маскирования. Если это не экземпляр MaskedArray (или если ни один элемент массива не замаскирован), результат — MaskedArray с mask, установленным в nomask (False). Должен быть двумерным массивом.

axisint, optional

Ось, по которой выполняется операция. Если None, применяется к уплощенной версии массива.

Returns:

aMaskedArray

Изменённая версия входного массива, замаскированная в зависимости от значения параметра axis.

Raises:

NotImplementedError

Если входной массив a не является двумерным.

См. также

mask_rows

Маскирование строк двумерного массива, содержащих значения с маской.

mask_cols

Маскирование столбцов двумерного массива, содержащих значения с маской.

masked_where

Маскирование там, где выполняется условие.

Примечания

Маска входного массива модифицируется этой функцией.

Примеры

>>> a = np.zeros((3, 3), dtype=int)
>>> a[1, 1] = 1
>>> a
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a = np.ma.masked_equal(a, 1)
>>> a
masked_array(
  data=[[0, 0, 0],
        [0, --, 0],
        [0, 0, 0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1)
>>> np.ma.mask_rowcols(a)
masked_array(
  data=[[0, --, 0],
        [--, --, --],
        [0, --, 0]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True,  True,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=1)