numpy.ma.masked_values

ma.masked_values(x, value, rtol=1e-05, atol=1e-08, copy=True, shrink=True)

使用浮点等同性屏蔽。

返回一个masked array，masked，其中数组中的数据 x 约等于 value ，使用确定 isclose . 默认公差 masked_values 和 isclose .

对于整数类型，使用完全相等的方法 masked_equal .

填充值设置为 value 面具设置为 nomask 如果可能的话。

参数

xarray_like

数组到掩码。

value浮动

掩蔽值。

阿托尔可选浮动

传递给的公差参数 isclose

copy可选的布尔

是否返回 x .

shrink可选的布尔

是否将一个满是假的掩码折叠到 nomask .

返回

resultMaskedArray

掩蔽的结果 x 其中约等于 value .

参见

masked_where

满足条件的遮罩。

masked_equal

掩码，其中等于给定值（整数）。

实例

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = np.array([1, 1.1, 2, 1.1, 3])
>>> ma.masked_values(x, 1.1)
masked_array(data=[1.0, --, 2.0, --, 3.0],
             mask=[False,  True, False,  True, False],
       fill_value=1.1)

注意 mask 设置为 nomask 如果可能的话。

>>> ma.masked_values(x, 1.5)
masked_array(data=[1. , 1.1, 2. , 1.1, 3. ],
             mask=False,
       fill_value=1.5)

对于整数，填充值通常与 masked_equal .

>>> x = np.arange(5)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> ma.masked_values(x, 2)
masked_array(data=[0, 1, --, 3, 4],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2)
>>> ma.masked_equal(x, 2)
masked_array(data=[0, 1, --, 3, 4],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2)

numpy.ma.masked_outside numpy.ma.masked_where