numpy.ma.masked_values

ma.masked_values(x, value, rtol=1e-05, atol=1e-08, copy=True, shrink=True)[source]

Маскирование с использованием приближенного равенства с плавающей точкой.

Возвращает MaskedArray, в котором данные в массиве x маскируются, если они приблизительно равны value, определённому с помощью isclose. Значения по умолчанию для толерантностей в masked_values такие же, как и для isclose.

Для целочисленных типов используется точное равенство, так же как и в masked_equal.

Значение заполнения устанавливается в value и маска устанавливается в nomask если это возможно.

Параметры:

xarray_like

Массив для маскирования.

valuefloat

Значение маскирования.

rtol, atolfloat, необязательно

Параметры толерантности, передаваемые в isclose

copybool, необязательно

Возвращать копию x.

shrinkbool, необязательно

Сжать маску, если она состоит только из значений False в nomask.

Возвращаемое значение:

resultMaskedArray

Результат маскирования x там, где значения приблизительно равны value.

См. также

masked_where

Маскирование там, где выполняется условие.

masked_equal

Маскирование там, где значение равно заданному значению (целые числа).

Примеры

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = np.array([1, 1.1, 2, 1.1, 3])
>>> ma.masked_values(x, 1.1)
masked_array(data=[1.0, --, 2.0, --, 3.0],
             mask=[False,  True, False,  True, False],
       fill_value=1.1)

Обратите внимание, что mask устанавливается в nomask если это возможно.

>>> ma.masked_values(x, 2.1)
masked_array(data=[1. , 1.1, 2. , 1.1, 3. ],
             mask=False,
       fill_value=2.1)

В отличие от masked_equal, masked_values может выполнять приближённые сравнения на равенство.

>>> ma.masked_values(x, 2.1, atol=1e-1)
masked_array(data=[1.0, 1.1, --, 1.1, 3.0],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2.1)