numpy.ma.mask_rowcols#
- ma.mask_rowcols(a, axis=None)[source]#
掩盖包含掩码值的二维数组的行和/或列。
掩盖包含掩码值的二维数组的整行和/或整列。掩盖行为通过 axis 参数选择。
如果 axis 为 None,则掩盖行和列。
如果 axis 为 0,则仅掩盖行。
如果 axis 为 1 或 -1,则仅掩盖列。
- 参数:
- aarray_like, MaskedArray
要掩盖的数组。如果它不是 MaskedArray 实例(或者没有数组元素被掩盖),则结果为一个 MaskedArray,其 mask 设置为
nomask
(False)。必须是二维数组。- axisint, 可选
执行操作的轴。如果为 None,则应用于数组的扁平化版本。
- 返回值:
- aMaskedArray
输入数组的修改版本,根据 axis 参数的值进行掩盖。
- 引发:
- NotImplementedError
如果输入数组 a 不是二维的。
参见
mask_rows
掩盖包含掩码值的二维数组的行。
mask_cols
掩盖包含掩码值的二维数组的列。
masked_where
在满足条件的地方掩盖。
备注
此函数会修改输入数组的掩码。
示例
>>> import numpy as np >>> a = np.zeros((3, 3), dtype=int) >>> a[1, 1] = 1 >>> a array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]]) >>> a = np.ma.masked_equal(a, 1) >>> a masked_array( data=[[0, 0, 0], [0, --, 0], [0, 0, 0]], mask=[[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]], fill_value=1) >>> np.ma.mask_rowcols(a) masked_array( data=[[0, --, 0], [--, --, --], [0, --, 0]], mask=[[False, True, False], [ True, True, True], [False, True, False]], fill_value=1)