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文章内容:Numpy掩码数组(Numpy异常值、缺失值处理)
简介
有时候数据集中存在缺失、异常或者无效的数值,我们可以标记该元素为被屏蔽(无效)状态。...可以使用numpy.logical_not函数或简单使用~运算符计算掩码的逆:
>>> x = ma.array([[1, 2], [3, 4]], mask=[[0, 1], [1, 0]])
>>>...(假设掩码不是硬掩码),最简单的解决方案是将常量nomask分配给掩码:
>>> x = ma.array([1, 2, 3], mask=[0, 0, 1])
>>> x
masked_array(data...由于MaskedArray是numpy.ndarray的子类,它会继承其用于索引和切片的机制。...,访问单个条目将返回numpy.void对象(如果没有掩码),或者如果至少一个字段具有与初始数组相同的dtype的0d掩码数组的字段被屏蔽。