numpy.ma.masked_all_like#
- ma.masked_all_like(arr)[source]#
具有现有数组属性的空掩码数组。
返回一个与数组 arr 形状和数据类型相同的空掩码数组,其中所有数据都被掩盖。
- 参数:
- arrndarray
描述所需 MaskedArray 形状和数据类型的数组。
- 返回值:
- aMaskedArray
所有数据都被掩盖的掩码数组。
- 引发:
- AttributeError
如果 arr 没有形状属性(即不是 ndarray)
另请参阅
masked_all
所有元素都被掩盖的空掩码数组。
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,因此可能在速度上略有优势。但是,新分配的数组中存储的值是任意的。为了获得可重复的行为,请确保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')