NumPy 1.14 - numpy.ma.mask_rowcols()

numpy.ma.mask_rowcols




numpy

numpy.ma.mask_rowcols

numpy.ma.mask_rowcols(a, axis=None) [source]

मास्क पंक्तियों और / या एक 2D सरणी के स्तंभ जिसमें नकाबपोश मूल्य शामिल हैं।

मास्क की मान वाली संपूर्ण पंक्तियों और / या एक 2D सरणी के कॉलम। axis पैरामीटर का उपयोग करके मास्किंग व्यवहार का चयन किया axis है।

  • यदि axis कोई नहीं है, तो पंक्तियों और स्तंभों को मुखौटा बनाया जाता है।
  • यदि axis 0 है, तो केवल पंक्तियाँ नकाबपोश हैं।
  • यदि axis 1 या -1 है, तो केवल कॉलम नकाबपोश हैं।
पैरामीटर:

a : array_like, MaskedArray

मुखौटा करने के लिए सरणी। यदि एक MaskedArray उदाहरण नहीं है (या यदि कोई सरणी तत्व नकाबपोश नहीं हैं)। इसका परिणाम मास्कडअरे के साथ mask जो nomask (फाल्स) पर सेट है। एक 2D सरणी होना चाहिए।

अक्ष : int, वैकल्पिक

एक्सिस जिसके साथ ऑपरेशन करना है। यदि कोई नहीं है, तो ऐरे के चपटा संस्करण पर लागू होता है।

यह दिखाता है:

a : मास्कएड्रे

इनपुट सरणी का एक संशोधित संस्करण, axis पैरामीटर के मूल्य के आधार पर नकाबपोश।

जन्म देती है:

NotImplementedError

यदि इनपुट एरे 2 डी नहीं है।

यह भी देखें

mask_rows
एक 2D सरणी की मास्क पंक्तियाँ जिनमें नकाबपोश मूल्य होते हैं।
mask_cols
एक 2 डी सरणी के मास्क कॉल जिसमें नकाबपोश मूल्य होते हैं।
masked_where
मुखौटा जहां एक शर्त पूरी की जाती है।

टिप्पणियाँ

इनपुट फ़ंक्शन का मुखौटा इस फ़ंक्शन द्वारा संशोधित किया गया है।

उदाहरण

>>> import numpy.ma as ma
>>> a = np.zeros((3, 3), dtype=int)
>>> a[1, 1] = 1
>>> a
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a = ma.masked_equal(a, 1)
>>> a
masked_array(data =
 [[0 0 0]
 [0 -- 0]
 [0 0 0]],
      mask =
 [[False False False]
 [False  True False]
 [False False False]],
      fill_value=999999)
>>> ma.mask_rowcols(a)
masked_array(data =
 [[0 -- 0]
 [-- -- --]
 [0 -- 0]],
      mask =
 [[False  True False]
 [ True  True  True]
 [False  True False]],
      fill_value=999999)