numpy.ma.masked_where¶

ma.masked_where(condition, a, copy=True)[源代码]¶

屏蔽满足条件的数组。

返回 a 作为一个被屏蔽的数组 condition 是True。任何屏蔽值 a 或 condition 在输出中也被屏蔽。

参数

conditionarray_like: 掩蔽条件。什么时候？ condition 测试浮点值是否相等，请考虑使用 masked_values 相反。
aarray_like: 数组到掩码。
copy布尔: 如果为真（默认值），则复制 a 结果。如果错误修改 a 就位并返回视图。

返回

resultMaskedArray: 掩蔽的结果 a 在哪里？ condition 是True。

参见

masked_values: 使用浮点等同性屏蔽。
masked_equal: 当等于给定值时屏蔽。
masked_not_equal: 面具在哪里 not 等于给定值。
masked_less_equal: 小于或等于给定值的掩码。
masked_greater_equal: 大于或等于给定值的掩码。
masked_less: 当小于给定值时屏蔽。
masked_greater: 大于给定值的掩码。
masked_inside: 在给定间隔内屏蔽。
masked_outside: 在给定间隔之外屏蔽。
masked_invalid: 屏蔽无效值（NAN或INF）。

实例

>>> import numpy.ma as ma
>>> a = np.arange(4)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> ma.masked_where(a <= 2, a)
masked_array(data=[--, --, --, 3],
             mask=[ True,  True,  True, False],
       fill_value=999999)

掩模阵列 b 有条件的 a .

>>> b = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> ma.masked_where(a == 2, b)
masked_array(data=['a', 'b', --, 'd'],
             mask=[False, False,  True, False],
       fill_value='N/A',
            dtype='<U1')

效果 copy 参数。

>>> c = ma.masked_where(a <= 2, a)
>>> c
masked_array(data=[--, --, --, 3],
             mask=[ True,  True,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> c[0] = 99
>>> c
masked_array(data=[99, --, --, 3],
             mask=[False,  True,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> c = ma.masked_where(a <= 2, a, copy=False)
>>> c[0] = 99
>>> c
masked_array(data=[99, --, --, 3],
             mask=[False,  True,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> a
array([99,  1,  2,  3])

什么时候？ condition 或 a 包含屏蔽值。

>>> a = np.arange(4)
>>> a = ma.masked_where(a == 2, a)
>>> a
masked_array(data=[0, 1, --, 3],
             mask=[False, False,  True, False],
       fill_value=999999)
>>> b = np.arange(4)
>>> b = ma.masked_where(b == 0, b)
>>> b
masked_array(data=[--, 1, 2, 3],
             mask=[ True, False, False, False],
       fill_value=999999)
>>> ma.masked_where(a == 3, b)
masked_array(data=[--, 1, --, --],
             mask=[ True, False,  True,  True],
       fill_value=999999)

numpy.ma.masked_values 的常量 numpy.ma 模块