Python中mask_array的用法
mask_array
是numpy中的一个函数,可以用来创建布尔掩码数组,其中每个元素都会被随机地选择是否被屏蔽(即赋值为False),从而创建一个与原始数组相同形状的数组,其中部分值被屏蔽。
这个函数的主要参数是输入的数组和被屏蔽的比例,默认情况下,比例为50%。例如:
import numpy as np
arr = np.arange(10)
mask_arr = np.ma.masked_array(arr, np.random.choice([False, True], size=len(arr), p=[0.5, 0.5]))
print(mask_arr)
输出结果如下:
[-- 1 -- 3 -- 5 -- 7 8 9]
通过上述示例,我们可以看到,生成的 mask_arr
数组中,一半的元素被屏蔽了,仅保留了另一半的元素。
相比于普通的numpy数组,mask_array
的优势在于其能够轻松处理无效或缺失的数据。例如,对于某些包含缺失值的数据集,我们可以使用 mask_array
将这些缺失值屏蔽,以便进行后续的数据处理。
下面再来看一个示例,使用 mask_array
取两个数组中元素的平均值。假设我们有两个数组:
import numpy.ma as ma
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, False, True])
b = ma.array([2, 3, 4], mask=[False, False, False])
mean = ma.average([a, b], axis=0)
print(mean)
输出结果:
[1.5 2.5 --]
在本示例中,我们将两个数组屏蔽中的非法值,然后使用 average
函数计算了两个数组的平均值。由于第一个数组中缺失了最后一个元素,因此其平均值也被设置为了缺失值。
总之,在 numpy 中,mask_array
可以为我们轻松处理缺失值、异常值等一系列问题提供有效的方案。
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