Python | Numpy MaskedArray.rdivmod

Numpy是Python的一个第三方库，提供了大量用于科学计算的功能，其中Numpy MaskedArray是一种可以处理缺失数据的数组类型。在Numpy中，MaskedArray类提供了__rdivmod__方法，用于处理以另一个数组为除数的除法和取模操作。

方法定义

以下是MaskedArray.rdivmod()方法的定义。

MaskedArray.__rdivmod__(self, other)

其中：

• self：输入的MaskedArray对象。
• other：另一个数组或标量，表示要用作除数的对象。

返回值

该函数返回一个元组，其中包含两个元素，分别是：

• 当输入的other为标量时，返回一个包含两个元素的元组，分别是self/other和self%other。
• 当输入的other为数组时，返回一个由两个MaskedArray对象组成的元组，分别表示self/other和self%other，其中原MaskedArray对象中缺失的元素在返回的对象中同样是缺失的。

示例

import numpy as np
from numpy.ma import masked_array

# 创建两个MaskedArray数组对象
arr1 = masked_array([1, 2, 3, 4], mask=[False, True, False, False])
arr2 = masked_array([0, 2, 0, 4], mask=[False, False, False, True])

# 调用__rdivmod__方法，将arr1作为被除数，arr2作为除数
res = np.divmod(arr2, arr1)

print(res)

输出结果为：

(MaskedArray(data=[0.0 -- 0.0 1.0],
             mask=[False  True False False],
       fill_value=1e+20),
 MaskedArray(data=[0 -- 0 0],
             mask=[False  True False  True],
       fill_value=999999))

在上面的示例中，我们首先创建了两个MaskedArray数组对象arr1和arr2，然后将arr1作为被除数，arr2作为除数，在调用__rdivmod__方法时传入这两个对象。如此一来，我们就得到了两个新的MaskedArray数组对象，分别表示取整除和取模的结果。其中，第一个数组中第二个元素被标记为缺失值，因为arr1的第二个元素是缺失值。第二个数组中，arr1和arr2中均为缺失值的元素也被标记为缺失值。

##总结

通过本文，我们了解了如何使用MaskedArray.rdivmod()方法处理以另一个数组为除数的除法和取模操作。如果你需要在处理缺失数据的科学计算中使用Numpy，那么这个方法一定会帮助你大展身手！