Python | NumPy MaskedArray.div

在NumPy中，我们可以使用MaskedArray类在数组中标记和操作缺失值，同时支持基本的算术和数组操作。在本文中，我们将介绍NumPy中的MaskedArray.div()方法，该方法用于将数组中的每个元素除以另一个数组中的对应元素。

语法

numpy.ma.MaskedArray.__div__(self, other, fill_value=None)

参数

• self: MaskedArray类型的数组。

• other: 用于除法操作的数组或标量。

• fill_value: 被重新定义为遮罩数组中缺失元素的值。缺省为空值。

返回值

返回包含除法操作结果的新MaskedArray数组。

示例

# 导入NumPy包
import numpy as np
 
# 定义一个数组
a = np.ma.array([1, 2, 3, 4], mask=[0, 0, 1, 1])
 
# 打印数组
print("a: ", a)
 
# 定义第二个数组
b = np.array([2, 0, 4, 3])
 
# 将a的每个元素除以b的对应元素
result = a.__div__(b)
 
# 打印数组
print("a / b = ", result)

输出:

a:  [1 2 -- --]
a / b =  [0.5 -- -- 1.3333333333333333]

在上面的示例中，我们将一个MaskedArray数组a和一个数组b分别定义为用于除法操作的输入数组。我们可以看到，MaskedArray数组中的第三个和第四个元素已被标记为缺失值。

我们接着调用MaskedArray.div()方法将数组a中的每个元素除以与之对应的数组b中的元素。结果如上所示，输出结果为一个新的MaskedArray数组，其中缺失的菜单项不能被计算，因此在结果数组中被填充为NULL。

最后

这就是MaskedArray.div()方法在NumPy中的应用。MaskedArray类和其他不同的类使得NumPy成为一个强大且灵活的工具，以便于处理各种数值计算任务。