numpy.ma.fromflex

ma.fromflex(fxarray)

从合适的灵活类型数组构建掩码数组。

输入数组必须具有具有 _data 和 _mask 字段的数据类型。此类型的数组由 MaskedArray.toflex 输出。

参数：

fxarrayndarray

包含 _data 和 _mask 字段的结构化输入数组。如果存在，其他字段将被丢弃。

返回值：

resultMaskedArray

构造的掩码数组。

参见

MaskedArray.toflex

从掩码数组构建灵活类型数组。

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.ma.array(np.arange(9).reshape(3, 3), mask=[0] + [1, 0] * 4)
>>> rec = x.toflex()
>>> rec
array([[(0, False), (1,  True), (2, False)],
       [(3,  True), (4, False), (5,  True)],
       [(6, False), (7,  True), (8, False)]],
      dtype=[('_data', '<i8'), ('_mask', '?')])
>>> x2 = np.ma.fromflex(rec)
>>> x2
masked_array(
  data=[[0, --, 2],
        [--, 4, --],
        [6, --, 8]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)

结构化数组中可以存在额外的字段，但会被丢弃

>>> dt = [('_data', '<i4'), ('_mask', '|b1'), ('field3', '<f4')]
>>> rec2 = np.zeros((2, 2), dtype=dt)
>>> rec2
array([[(0, False, 0.), (0, False, 0.)],
       [(0, False, 0.), (0, False, 0.)]],
      dtype=[('_data', '<i4'), ('_mask', '?'), ('field3', '<f4')])
>>> y = np.ma.fromflex(rec2)
>>> y
masked_array(
  data=[[0, 0],
        [0, 0]],
  mask=[[False, False],
        [False, False]],
  fill_value=np.int64(999999),
  dtype=int32)