python_mask_array的用法

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。