NumPy 1.14 - numpy.ma.is_mask()
numpy.ma.is_mask

numpy.ma.is_mask
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numpy.ma.is_mask(m)
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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
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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
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