Numpy掩码式数组详解

下面是 "Numpy掩码式数组详解" 的完整攻略：

1. 什么是 Numpy 掩码式数组？

Numpy 掩码式数组是一种用布尔数组来标识有效和无效值的 Numpy 数组。掩码式数组可以通过对主数组进行逐元素判断，来标记其中的眼看出现了无用数据，并将其从主数组中过滤出来。

2. 如何创建一个 Numpy 掩码式数组？

我们可以使用 numpy.ma 中的 masked_array 函数来创建一个掩码式数组。示例代码如下：

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 创建一个普通的 Numpy 数组
a = np.array([4, 2, 1, 5, -1, 3, 9, 8, -2])

# 创建一个掩码式数组
mask = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], dtype=bool)
ma_array = ma.masked_array(a, mask=mask)

print(ma_array)

运行结果：

[4 2 1 5 -- 3 9 8 --]

在上面的代码中，我们首先创建了一个普通的 Numpy 数组 a。然后，我们定义了一个布尔数组 mask，其中第五个和第九个元素为 True，这意味着在掩码式数组中对应的元素被标记为无效数据。最后，我们调用 masked_array 函数，并将 a 和 mask 作为参数传递进去，从而创建了一个掩码式数组 ma_array。运行结果中，-- 表示对应的无效数据。

3. 如何获取 Numpy 掩码式数组中的有效数据？

我们可以使用 compressed 方法来获取掩码式数组中的有效数据。示例代码如下：

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 创建一个普通的 Numpy 数组
a = np.array([4, 2, 1, 5, -1, 3, 9, 8, -2])

# 创建一个掩码式数组
mask = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], dtype=bool)
ma_array = ma.masked_array(a, mask=mask)

# 获取掩码式数组中的有效数据
print(ma_array.compressed())

运行结果：

[4 2 1 5 3 9 8]

在上面的代码中，我们使用 compressed 方法获取了掩码式数组中的有效数据，即将无效数据从数组中过滤掉。

4. 如何在计算过程中使用 Numpy 掩码式数组？

我们可以在计算过程中自动忽略掉掩码式数组中的无效数据。示例代码如下：

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# 创建一个普通的 Numpy 数组
a = np.array([4, 2, 1, 5, -1, 3, 9, 8, -2])

# 创建一个掩码式数组
mask = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1], dtype=bool)
ma_array = ma.masked_array(a, mask=mask)

# 计算掩码式数组中有效数据的平均值
print(ma_array.mean())

运行结果：

4.571428571428571

在上面的代码中，我们计算了掩码式数组中有效数据的平均值。在计算的过程中，numpy.ma 会自动忽略掉掩码式数组中的无效数据，从而得到正确的结果。