Numpy maskearray . all()函数| Python
原文:https://www . geesforgeks . org/numpy-masked array-all-function-python/
在许多情况下，数据集可能是不完整的，或者被无效数据污染。例如，传感器可能未能记录数据，或者记录了无效值。numpy.ma模块通过引入屏蔽数组提供了一种解决这个问题的便捷方法。屏蔽数组是指可能缺少条目或条目无效的数组。
numpy.MaskedArray.all() 函数如果所有元素的计算结果都为真，则返回真。
语法:
MaskedArray.all(axis=None, out=None, keepdims)参数: 轴:【int 或 None】轴或执行逻辑与归约的轴。 out:【n 数组，可选】存储结果的位置。 - >如果提供，它必须具有输入广播到的形状。 - >如果未提供或无，则返回新分配的阵列。 保持尺寸:【布尔，可选】如果设置为真，则缩小的轴作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将根据输入数组正确广播。
Return:【ndarray，bool】除非指定 out，否则将返回新的布尔值或数组，在这种情况下，将返回对 out 的引用。
代码#1 :
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.all() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5])
print ("Input array : ", in_arr)
# applying MaskedArray.all methods to input array
out_arr = in_arr.all()
print ("Output array : ", out_arr)
# Now we are creating a masked array by
# making third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.all methods to mask array
out_arr = mask_arr.all()
print ("Output array : ", out_arr)
Output:
Input array : [ 1 2 3 -1 5]
Output array : True
Masked array : [1 2 -- -1 5]
Output array : True
代码#2 :
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.all() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array by
# making all entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 1, 1, 1, 1])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.all methods to mask array
out_arr = mask_arr.all()
print ("Output array : ", out_arr)
Output:
Input array : [ 1 2 3 -1 5]
Masked array : [-- -- -- -- --]
Output array : --
