numpy.ma.masked_values#
- ma.masked_values(x, value, rtol=1e-05, atol=1e-08, copy=True, shrink=True)[源代码]#
使用浮点数相等性进行掩盖.
返回一个 MaskedArray,其中数组 x 中的数据近似等于 value 的部分被屏蔽,使用 isclose 确定.
masked_values的默认容差与 isclose 的容差相同.对于整数类型,使用精确相等,与
masked_equal相同.如果可能,fill_value 设置为 value ,掩码设置为
nomask.- 参数:
- xarray_like
要屏蔽的数组.
- valuefloat
屏蔽值.
- rtol, atolfloat,可选
传递给 isclose 的容差参数
- copybool, 可选
是否返回 x 的副本.
- shrinkbool, 可选
是否将全为 False 的掩码折叠为
nomask.
- 返回:
- resultMaskedArray
屏蔽 x 中近似等于 value 的部分的结果.
参见
masked_where在满足条件的地方进行屏蔽.
masked_equal屏蔽等于给定值(整数)的部分.
示例
>>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> x = np.array([1, 1.1, 2, 1.1, 3]) >>> ma.masked_values(x, 1.1) masked_array(data=[1.0, --, 2.0, --, 3.0], mask=[False, True, False, True, False], fill_value=1.1)
请注意,如果可能, mask 设置为
nomask.>>> ma.masked_values(x, 2.1) masked_array(data=[1. , 1.1, 2. , 1.1, 3. ], mask=False, fill_value=2.1)
与
masked_equal不同,masked_values可以执行近似相等.>>> ma.masked_values(x, 2.1, atol=1e-1) masked_array(data=[1.0, 1.1, --, 1.1, 3.0], mask=[False, False, True, False, False], fill_value=2.1)