numpy.ma.make_mask#

ma.make_mask(m, copy=False, shrink=True, dtype=<class 'numpy.bool'>)[source]#

从数组创建布尔掩码。

将 m 作为布尔掩码返回，如果需要或请求，则创建副本。该函数可以接受任何可转换为整数的序列，或 nomask。不需要内容必须是 0 和 1，值为 0 被解释为 False，其他所有值被解释为 True。

参数：
marray_like

潜在的掩码。

copybool，可选

是否返回 m 的副本 (True) 或 m 本身 (False)。

shrinkbool，可选

如果 m 的所有值都为 False，是否将其缩减为 nomask。

dtypedtype，可选

输出掩码的数据类型。默认情况下，输出掩码的 dtype 为 MaskType (bool)。如果 dtype 是灵活的，则每个字段都具有布尔 dtype。当 m 为 nomask 时，此参数将被忽略，在这种情况下，始终返回 nomask。

返回值：
resultndarray

从 m 派生的布尔掩码。

示例

>>> import numpy as np
>>> import numpy.ma as ma
>>> m = [True, False, True, True]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])
>>> m = [1, 0, 2, -3]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False,  True,  True])

shrink 参数的效果。

>>> m = np.zeros(4)
>>> m
array([0., 0., 0., 0.])
>>> ma.make_mask(m)
False
>>> ma.make_mask(m, shrink=False)
array([False, False, False, False])

使用灵活的 dtype。

>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> n = [0, 1, 0, 0]
>>> arr = []
>>> for man, mouse in zip(m, n):
...     arr.append((man, mouse))
>>> arr
[(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)]
>>> dtype = np.dtype({'names':['man', 'mouse'],
...                   'formats':[np.int64, np.int64]})
>>> arr = np.array(arr, dtype=dtype)
>>> arr
array([(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)],
      dtype=[('man', '<i8'), ('mouse', '<i8')])
>>> ma.make_mask(arr, dtype=dtype)
array([(True, False), (False, True), (True, False), (True, False)],
      dtype=[('man', '|b1'), ('mouse', '|b1')])
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