Операции с масками массивов

ma.masked_array

псевдоним для MaskedArray

ma.array(data[, dtype, copy, order, mask, ...])

Класс массива с потенциально замаскированными значениями.

ma.copy(self, *args, **params) a.copy(order=)

Возвращает копию массива.

ma.frombuffer(buffer[, dtype, count, ...])

Интерпретирует буфер как одномерный массив.

ma.fromfunction(function, shape, **dtype)

Создает массив, применяя функцию к каждой координате.

ma.MaskedArray.copy([order])

Возвращает копию массива.

ma.diagflat

Создаёт двумерный массив с входными данными, уплощёнными в виде диагонали.

ma.empty(shape[, dtype, order, device, like])

Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициализации элементов.

ma.empty_like(prototype[, dtype, order, ...])

Возвращает новый массив с той же формой и типом, что и заданный массив.

ma.masked_all(shape[, dtype])

Пустой замаскированный массив со всеми замаскированными элементами.

ma.masked_all_like(arr)

Пустой замаскированный массив с свойствами существующего массива.

ma.ones(shape[, dtype, order])

Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.

ma.ones_like

Возвращает массив единиц с той же формой и типом, что и заданный массив.

ma.zeros(shape[, dtype, order, like])

Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.

ma.zeros_like

Возвращает массив нулей с той же формой и типом, что и заданный массив.

ma.ravel(self[, order])

Возвращает 1D версию self в виде представления.

ma.reshape(a, new_shape[, order])

Возвращает массив, содержащий те же данные с новой формой.

ma.resize(x, new_shape)

Возвращает новый массив Masked с указанным размером и формой.

ma.MaskedArray.flatten([order])

Возвращает копию массива, сжатого в одном измерении.

ma.MaskedArray.ravel([order])

Возвращает 1D версию self в виде представления.

ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs)

Придает новый вид массиву, не изменяя его данные.

ma.MaskedArray.resize(newshape[, refcheck, ...])

ma.swapaxes(self, *args, ...)

Возвращает представление массива с осью axis1 и осью axis2, поменявшими местами.

ma.transpose(a[, axes])

Переставляет оси массива.

ma.MaskedArray.swapaxes(axis1, axis2)

Возвращает представление массива с осью axis1 и осью axis2, поменявшими местами.

ma.MaskedArray.transpose(*axes)

Возвращает представление массива с переставленными осями.

ma.atleast_1d

Преобразует входные данные в массивы с по меньшей мере одним измерением.

ma.atleast_2d

Представляет входные данные как массивы с по меньшей мере двумя измерениями.

ma.atleast_3d

Представляет входные данные как массивы с по меньшей мере тремя измерениями.

ma.expand_dims(a, axis)

Расширяет форму массива.

ma.squeeze

Удаляет оси длиной 1 из a.

ma.MaskedArray.squeeze([axis])

Удаляет оси длиной 1 из a.

ma.stack

Объединяет последовательность массивов вдоль новой оси.

ma.column_stack

Укладывает 1-мерные массивы в виде столбцов в 2-мерный массив.

ma.concatenate(arrays[, axis])

Объединяет последовательность массивов вдоль заданной оси.

ma.dstack

Укладывает массивы в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).

ma.hstack

Укладывает массивы в последовательности по горизонтали (по столбцам).

ma.hsplit

Разделяет массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).

ma.mr_

Преобразует объекты срезов в конкатенацию вдоль первой оси.

ma.vstack

Укладывает массивы в последовательности по вертикали (по строкам).

ma.concatenate(arrays[, axis])

Объединяет последовательность массивов вдоль заданной оси.

ma.stack

Объединяет последовательность массивов вдоль новой оси.

ma.vstack

Укладывает массивы в последовательности по вертикали (по строкам).

ma.hstack

Укладывает массивы в последовательности по горизонтали (по столбцам).

ma.dstack

Укладывает массивы в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).

ma.column_stack

Укладывает 1-мерные массивы в виде столбцов в 2-мерный массив.

ma.append(a, b[, axis])

Добавляет значения в конец массива.

ma.make_mask(m[, copy, shrink, dtype])

Создать булеву маску из массива.

ma.make_mask_none(newshape[, dtype])

Возвращает булеву маску заданной формы, заполненную False.

ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink])

Объединить две маски с помощью оператора logical_or.

ma.make_mask_descr(ndtype)

Построить список описаний dtype из заданного dtype.

ma.getmask(a)

Возвращает маску массива с пропускаемыми значениями или nomask.

ma.getmaskarray(arr)

Возвращает маску массива с пропускаемыми значениями или массив булевых значений False.

ma.masked_array.mask

Текущая маска.

ma.ndenumerate(a[, compressed])

Итератор многомерных индексов.

ma.flatnotmasked_contiguous(a)

Найти смежные данные без пропусков в массиве с пропускаемыми значениями.

ma.flatnotmasked_edges(a)

Найти индексы первого и последнего значений без пропусков.

ma.notmasked_contiguous(a[, axis])

Найти смежные данные без пропусков в массиве с пропускаемыми значениями вдоль заданной оси.

ma.notmasked_edges(a[, axis])

Найти индексы первого и последнего значений без пропусков вдоль оси.

ma.clump_masked(a)

Возвращает список срезов, соответствующих блокам с пропускаемыми значениями одномерного массива.

ma.clump_unmasked(a)

Возвращает список срезов, соответствующих блокам без пропусков в одномерном массиве.

ma.mask_cols(a[, axis])

Маскировать столбцы двумерного массива, содержащие пропускаемые значения.

ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink])

Объединить две маски с помощью оператора logical_or.

ma.mask_rowcols(a[, axis])

Маскировать строки и/или столбцы двумерного массива, содержащие пропускаемые значения.

ma.mask_rows(a[, axis])

Маскировать строки двумерного массива, содержащие пропускаемые значения.

ma.harden_mask(self)

Принудительно сделать маску жёсткой, предотвращая размаскировку присваиванием.

ma.soften_mask(self)

Принудительно сделать маску мягкой (по умолчанию), позволяя размаскировать присваиванием.

ma.MaskedArray.harden_mask()

Принудительно сделать маску жёсткой, предотвращая размаскировку присваиванием.

ma.MaskedArray.soften_mask()

Принудительно сделать маску мягкой (по умолчанию), позволяя размаскировать присваиванием.

ma.MaskedArray.shrink_mask()

Сжать маску до nomask, если это возможно.

ma.MaskedArray.unshare_mask()

Копировать маску и установить флаг sharedmask в значение False.

ma.asarray(a[, dtype, order])

Преобразовать входные данные в массив с масками заданного типа данных.

ma.asanyarray(a[, dtype])

Преобразовать входные данные в массив с масками, сохранив подклассы.

ma.fix_invalid(a[, mask, copy, fill_value])

Возвращает входные данные с некорректными данными, замаскированными и заменёнными значением заполнения.

ma.masked_equal(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения равны заданному значению.

ma.masked_greater(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения больше заданного значения.

ma.masked_greater_equal(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения больше или равны заданному значению.

ma.masked_inside(x, v1, v2[, copy])

Маскировать массив внутри заданного интервала.

ma.masked_invalid(a[, copy])

Маскировать массив, где встречаются недопустимые значения (NaN или inf).

ma.masked_less(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения меньше заданного значения.

ma.masked_less_equal(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения меньше или равны заданному значению.

ma.masked_not_equal(x, value[, copy])

Маскировать массив, где значения не равны заданному значению.

ma.masked_object(x, value[, copy, shrink])

Маскировать массив x, где данные точно равны значению.

ma.masked_outside(x, v1, v2[, copy])

Маскировать массив за пределами заданного интервала.

ma.masked_values(x, value[, rtol, atol, ...])

Маскирование с использованием плавающей точки равенства.

ma.masked_where(condition, a[, copy])

Маскировать массив, где выполняется условие.

ma.compress_cols(a)

Удалить целые столбцы двумерного массива, содержащие замаскированные значения.

ma.compress_rowcols(x[, axis])

Удалить строки и/или столбцы двумерного массива, содержащие замаскированные значения.

ma.compress_rows(a)

Удалить целые строки двумерного массива, содержащие замаскированные значения.

ma.compressed(x)

Возвращает все незамаскированные данные в виде одномерного массива.

ma.filled(a[, fill_value])

Возвращает входные данные как массив, где замаскированные данные заменены значением заполнения.

ma.MaskedArray.compressed()

Возвращает все незамаскированные данные в виде одномерного массива.

ma.MaskedArray.filled([fill_value])

Возвращает копию self, с замаскированными значениями, заполненными заданным значением.

ma.MaskedArray.tofile(fid[, sep, format])

Сохранить массив с масками в файл в двоичном формате.

ma.MaskedArray.tolist([fill_value])

Возвращает часть данных массива с масками в виде иерархического списка Python.

ma.MaskedArray.torecords()

Преобразует массив с масками в массив гибкого типа.

ma.MaskedArray.tobytes([fill_value, order])

Возвращает данные массива в виде строки, содержащей исходные байты в массиве.

ma.common_fill_value(a, b)

Возвращает общее значение заполнения двух массивов с масками, если таковое имеется.

ma.default_fill_value(obj)

Возвращает значение заполнения по умолчанию для объекта-аргумента.

ma.maximum_fill_value(obj)

Возвращает минимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.

ma.minimum_fill_value(obj)

Возвращает максимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.

ma.set_fill_value(a, fill_value)

Установить значение заполнения для a, если a — массив с масками.

ma.MaskedArray.get_fill_value()

Значение заполнения массива с масками — скалярное.

ma.MaskedArray.set_fill_value([value])

ma.MaskedArray.fill_value

Значение заполнения массива с масками — скалярное.

ma.anom(self[, axis, dtype])

Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) вдоль заданной оси.

ma.anomalies(self[, axis, dtype])

Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) вдоль заданной оси.

ma.average(a[, axis, weights, returned, ...])

Возвращает взвешенное среднее значение массива по заданной оси.

ma.conjugate(x, /[, out, where, casting, ...])

Возвращает комплексно-сопряжённое значение, поэлементно.

ma.corrcoef(x[, y, rowvar, bias, ...])

Возвращает коэффициенты корреляции Пирсона.

ma.cov(x[, y, rowvar, bias, allow_masked, ddof])

Оценивает ковариационную матрицу.

ma.cumsum(self[, axis, dtype, out])

Возвращает кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.

ma.cumprod(self[, axis, dtype, out])

Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.

ma.mean(self[, axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.

ma.median(a[, axis, out, overwrite_input, ...])

Вычисляет медиану по заданной оси.

ma.power(a, b[, third])

Возвращает поэлементно возведённый массив в степень из второго массива.

ma.prod(self[, axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.

ma.std(self[, axis, dtype, out, ddof, ...])

Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.

ma.sum(self[, axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.

ma.var(self[, axis, dtype, out, ddof, ...])

Вычисляет дисперсию по заданной оси.

ma.MaskedArray.anom([axis, dtype])

Вычислить аномалии (отклонения от арифметического среднего) вдоль заданной оси.

ma.MaskedArray.cumprod([axis, dtype, out])

Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.cumsum([axis, dtype, out])

Возвращает кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.mean([axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает среднее значение элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.prod([axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.std([axis, dtype, out, ddof, ...])

Возвращает стандартное отклонение элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.sum([axis, dtype, out, keepdims])

Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.

ma.MaskedArray.var([axis, dtype, out, ddof, ...])

Вычисляет дисперсию по заданной оси.

ma.argmax(self[, axis, fill_value, out])

Возвращает массив индексов максимальных значений вдоль заданной оси.

ma.argmin(self[, axis, fill_value, out])

Возвращает массив индексов минимальных значений вдоль заданной оси.

ma.max(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])

Возвращает максимальное значение по заданной оси.

ma.min(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])

Возвращает минимальное значение по заданной оси.

ma.ptp(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])

Возвращает разность максимального и минимального значений по заданной оси (т.е. пик-пик значение).

ma.diff(a, /[, n, axis, prepend, append])

Вычисляет n-е дискретное различие вдоль заданной оси.

ma.MaskedArray.argmax([axis, fill_value, ...])

Возвращает массив индексов максимальных значений вдоль заданной оси.

ma.MaskedArray.argmin([axis, fill_value, ...])

Возвращает массив индексов минимальных значений вдоль заданной оси.

ma.MaskedArray.max([axis, out, fill_value, ...])

Возвращает максимальное значение по заданной оси.

ma.MaskedArray.min([axis, out, fill_value, ...])

Возвращает минимальное значение по заданной оси.

ma.MaskedArray.ptp([axis, out, fill_value, ...])

Возвращает разность максимального и минимального значений по заданной оси (т.е. пик-пик значение).

ma.argsort(a[, axis, kind, order, endwith, ...])

Возвращает массив индексов, сортирующих массив по заданной оси.

ma.sort(a[, axis, kind, order, endwith, ...])

Возвращает отсортированную копию массива с маской.

ma.MaskedArray.argsort([axis, kind, order, ...])

Возвращает массив индексов, сортирующих массив по заданной оси.

ma.MaskedArray.sort([axis, kind, order, ...])

Сортирует массив на месте

ma.diag(v[, k])

Извлечение диагонали или построение диагональной матрицы.

ma.dot(a, b[, strict, out])

Возвращает скалярное произведение двух массивов.

ma.identity(n[, dtype])

Возвращает единичную матрицу.

ma.inner(a, b, /)

Внутреннее произведение двух массивов.

ma.innerproduct(a, b, /)

Внутреннее произведение двух массивов.

ma.outer(a, b)

Вычисление внешнего произведения двух векторов.

ma.outerproduct(a, b)

Вычисление внешнего произведения двух векторов.

ma.trace(self[, offset, axis1, axis2, ...])

Возвращает сумму по диагоналям массива.

ma.transpose(a[, axes])

Переставляет оси массива.

ma.MaskedArray.trace([offset, axis1, axis2, ...])

Возвращает сумму по диагоналям массива.

ma.MaskedArray.transpose(*axes)

Возвращает представление массива с переставленными осями.

ma.vander(x[, n])

Генерация матрицы Вандермонда.

ma.polyfit(x, y, deg[, rcond, full, w, cov])

Полиномиальная аппроксимация методом наименьших квадратов.

ma.around

Округление массива до заданного числа десятичных знаков.

ma.clip

Ограничение значений в массиве.

ma.round(a[, decimals, out])

Возвращает копию a, округлённую до заданного числа десятичных знаков.

ma.MaskedArray.clip([min, max, out])

Возвращает массив, значения которого ограничены [min, max].

ma.MaskedArray.round([decimals, out])

Возвращает каждый элемент, округлённый до заданного числа десятичных знаков.

ma.intersect1d(ar1, ar2[, assume_unique])

Возвращает уникальные элементы, общие для обоих массивов.

ma.setdiff1d(ar1, ar2[, assume_unique])

Разность множеств одномерных массивов с уникальными элементами.

ma.setxor1d(ar1, ar2[, assume_unique])

Исключающее ИЛИ множеств одномерных массивов с уникальными элементами.

ma.union1d(ar1, ar2)

Объединение двух массивов.

ma.allequal(a, b[, fill_value])

Возвращает True, если все элементы массивов a и b равны, используя fill_value в качестве значения истинности, где один или оба массива замаскированы.

ma.allclose(a, b[, masked_equal, rtol, atol])

Возвращает True, если два массива равны по элементам в пределах заданной точности.

ma.amax(a[, axis, out, keepdims, initial, where])

Возвращает максимальное значение в массиве или максимальное значение по оси.

ma.amin(a[, axis, out, keepdims, initial, where])

Возвращает минимальное значение в массиве или минимальное значение по оси.

ma.apply_along_axis(func1d, axis, arr, ...)

Применяет функцию к 1-мерным срезам по заданной оси.

ma.apply_over_axes(func, a, axes)

Применяет функцию многократно по нескольким осям.

ma.arange([start,] stop[, step,][, dtype, ...])

Возвращает равномерно распределённые значения в заданном интервале.

ma.choose(indices, choices[, out, mode])

Использует массив индексов для построения нового массива из списка вариантов.

ma.compress_nd(x[, axis])

Исключает срезы из нескольких измерений, содержащие замаскированные значения.

ma.convolve(a, v[, mode, propagate_mask])

Возвращает дискретное линейное свёртку двух одномерных последовательностей.

ma.correlate(a, v[, mode, propagate_mask])

Взаимная корреляция двух одномерных последовательностей.

ma.ediff1d(arr[, to_end, to_begin])

Вычисляет разности между последовательными элементами массива.

ma.flatten_mask(mask)

Возвращает полностью уплощенную версию маски, где вложенные поля свёрнуты.

ma.flatten_structured_array(a)

Уплостить структурированный массив.

ma.fromflex(fxarray)

Создаёт массив со значениями отсутствия из подходящего массива гибкого типа.

ma.indices(dimensions[, dtype, sparse])

Возвращает массив, представляющий индексы сетки.

ma.left_shift(a, n)

Сдвигает биты целого числа влево.

ma.ndim(obj)

Возвращает число измерений массива.

ma.put(a, indices, values[, mode])

Устанавливает значения в указанные индексы.

ma.putmask(a, mask, values)

Изменяет элементы массива на основе условных значений.

ma.right_shift(a, n)

Сдвигает биты целого числа вправо.

ma.round_(a[, decimals, out])

Возвращает копию a, округлённую до 'decimals' знаков.

ma.take(a, indices[, axis, out, mode])

ma.where(condition[, x, y])

Возвращает массив со значениями из x или y, в зависимости от условия.