numpy.ma.masked_all_like#

ma.masked_all_like(arr)[source]#

属性与现有数组相同的空掩码数组。

返回一个与数组 arr 具有相同形状和数据类型的空掩码数组，其中所有数据都被掩码。

参数:

arrndarray: 一个描述所需 MaskedArray 形状和数据类型的数组。

返回:

aMaskedArray: 所有数据都被掩码的掩码数组。

抛出:

AttributeError: 如果 arr 没有形状属性（即不是 ndarray）

另请参阅

masked_all: 所有元素都被掩码的空掩码数组。

备注

与其他掩码数组创建函数（例如 numpy.ma.zeros_like、numpy.ma.ones_like、numpy.ma.full_like）不同，masked_all_like 不会初始化数组的值，因此可能会稍微快一些。但是，新分配数组中存储的值是任意的。为了获得可重现的行为，请务必在读取之前设置数组的每个元素。

示例

>>> import numpy as np
>>> arr = np.zeros((2, 3), dtype=np.float32)
>>> arr
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)
>>> np.ma.masked_all_like(arr)
masked_array(
  data=[[--, --, --],
        [--, --, --]],
  mask=[[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],
  fill_value=np.float64(1e+20),
  dtype=float32)

掩码数组的数据类型与 arr 的数据类型匹配。

>>> arr.dtype
dtype('float32')
>>> np.ma.masked_all_like(arr).dtype
dtype('float32')