NumPy 1.14 - numpy.ma.is_mask()

numpy.ma.is_mask




numpy

numpy.ma.is_mask

numpy.ma.is_mask(m) [source]

यदि एम वैध, मानक मास्क है तो सही लौटें।

यह फ़ंक्शन इनपुट की सामग्री की जांच नहीं करता है, केवल यह है कि प्रकार MaskType है। विशेष रूप से, यह फ़ंक्शन गलत देता है यदि मास्क में एक लचीला dtype है।

पैरामीटर:

m : array_like

परीक्षण करने के लिए सरणी।

यह दिखाता है:

परिणाम : बूल

सच है अगर m.dtype.type है, अन्यथा गलत।

यह भी देखें

isMaskedArray
परीक्षण करें कि इनपुट MaskedArray का उदाहरण है या नहीं।

उदाहरण

>>> import numpy.ma as ma
>>> m = ma.masked_equal([0, 1, 0, 2, 3], 0)
>>> m
masked_array(data = [-- 1 -- 2 3],
      mask = [ True False  True False False],
      fill_value=999999)
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> ma.is_mask(m.mask)
True

इनपुट को एक वैध मुखौटा होना चाहिए (या इसके समान विशेषताएँ) इसके लिए एक वैध मुखौटा माना जाना चाहिए।

>>> m = [False, True, False]
>>> ma.is_mask(m)
False
>>> m = np.array([False, True, False])
>>> m
array([False,  True, False])
>>> ma.is_mask(m)
True

जटिल dtypes के साथ सारणी सही नहीं है।

>>> dtype = np.dtype({'names':['monty', 'pithon'],
                      'formats':[bool, bool]})
>>> dtype
dtype([('monty', '|b1'), ('pithon', '|b1')])
>>> m = np.array([(True, False), (False, True), (True, False)],
                 dtype=dtype)
>>> m
array([(True, False), (False, True), (True, False)],
      dtype=[('monty', '|b1'), ('pithon', '|b1')])
>>> ma.is_mask(m)
False