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_likenumpy.ma.ones_likenumpy.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')