Python | Numpy MaskedArray.lt

Numpy提供了一个MaskedArray类别，可以轻松处理掩码数组。MaskedArray类别是Numpy ndarray类别的子类，其中包括了一些额外的属性和方法，使得处理缺失、无效或者不需要的数据变得非常容易。这篇文章将重点介绍MaskedArray类别的__lt__方法。

MaskedArray.lt(self, other, **kwargs)

此方法用于比较两个MaskedArray对象的元素是否小于。它返回一个MaskedArray对象，其中包含各个元素的比较结果。下面是方法的相关参数：

• other：与MaskedArray对象比较的另一个对象。
• kwargs：可选参数

下面是一个示例代码：

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, True, False])
b = ma.array([2, 2, 2])

print(a < b)
# 输出：[ True ma False]

在上面的代码中，我们首先创建了两个MaskedArray对象，其中a对象的第二个元素被标记为不可用。然后我们将对象a和对象b进行比较，得到了一个新的MaskedArray对象。在这个新的MaskedArray中，第一个元素是True，因为1小于2；第二个元素是masked，因为a对象的第二个元素不可用，所以不能确定它是否比2小；第三个元素是False，因为3大于2。

除了单个元素的比较之外，还可以使用MaskedArray对象与标量、一维数组或多维数组进行比较。比较的规则与单个元素的规则相同。在进行比较时，如果遇到不可用的元素，结果也将是不可用的。

总结

Numpy的MaskedArray类别允许我们轻松地处理带有缺失、无效或不需要的数据的数组。通过使用其__lt__方法，我们可以比较两个MaskedArray对象的元素是否小于。这种方法是非常有用的，它允许我们在包含缺失、无效或不需要的数据的数组中进行比较操作。