Numpy MaskedArray.argmax()函数| Python
原文:https://www . geeksforgeeks . org/numpy-masked array-arg max-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.argmax() 函数返回沿给定轴的最大值的指数数组。屏蔽值被视为具有值 fill_value..
语法:
numpy.MaskedArray.argmax(axis=None, fill_value=None, out=None)参数: 轴:【无，整数】如果无，则索引进入展平数组，否则沿指定轴。 fill _ Value:【var，可选】用于填充屏蔽值的值。 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。
Return:【index _ array】除非指定 out，否则将返回一个新的 integer_array，在这种情况下，将返回对 out 的引用。
代码#1 :
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argmax() 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 third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.argmax methods to mask array
out_arr = mask_arr.argmax()
print ("Index of max element in masked array : ", out_arr)
Output:
Input array : [ 1 2 3 -1 5]
Masked array : [1 2 -- -1 5]
Index of max element in masked array : 4
代码#2 :
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.argmax() 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([10, 20, 30, -10, 50])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array
# by making first third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.argmax methods to mask array
# and filling the masked location by 100
out_arr = mask_arr.argmax(fill_value = 100)
print ("Index of max element in masked array : ", out_arr)
Output:
Input array : [ 10 20 30 -10 50]
Masked array : [-- 20 -- -10 50]
Index of max element in masked array : 0
