numpy.ma.notmasked_contiguous#
- ma.notmasked_contiguous(a, axis=None)[source]#
在给定轴上查找掩码数组中连续的未掩码数据。
- 参数::
- a类似数组
输入数组。
- axisint,可选
执行操作的轴。如果为 None(默认),则应用于数组的扁平化版本,这与
flatnotmasked_contiguous
相同。
- 返回值::
- endpointslist
数组中未掩码索引的切片列表(开始和结束索引)。
如果输入为二维数组并且指定了轴,则结果为列表的列表。
注释
仅接受最多二维数组。
示例
>>> import numpy as np >>> a = np.arange(12).reshape((3, 4)) >>> mask = np.zeros_like(a) >>> mask[1:, :-1] = 1; mask[0, 1] = 1; mask[-1, 0] = 0 >>> ma = np.ma.array(a, mask=mask) >>> ma masked_array( data=[[0, --, 2, 3], [--, --, --, 7], [8, --, --, 11]], mask=[[False, True, False, False], [ True, True, True, False], [False, True, True, False]], fill_value=999999) >>> np.array(ma[~ma.mask]) array([ 0, 2, 3, 7, 8, 11])
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma) [slice(0, 1, None), slice(2, 4, None), slice(7, 9, None), slice(11, 12, None)]
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma, axis=0) [[slice(0, 1, None), slice(2, 3, None)], [], [slice(0, 1, None)], [slice(0, 3, None)]]
>>> np.ma.notmasked_contiguous(ma, axis=1) [[slice(0, 1, None), slice(2, 4, None)], [slice(3, 4, None)], [slice(0, 1, None), slice(3, 4, None)]]