📜  Python| Numpy MaskedArray.__divmod__(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:04:20.369000             🧑  作者: Mango

Python | Numpy MaskedArray.divmod

Numpy是Python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算。其中,MaskedArray是 Numpy 提供的一个用于处理有缺失数据的多维数组的类,缺失数据的部分会被标记为掩码。MaskedArray可以非常方便地进行数组与矩阵的运算,其中包括了 divmod 函数,它可以将两个数组从中取余数和相除的结果。

语法
numpy.ma.MaskedArray.__divmod__(self, other)
参数
  • self: 输入的数组。
  • other: 另一个数组。
返回值

divmod 函数返回一个元组,包括了两个蒟蒻的 MaskedArray 类型,分别是两个数组分别进行取余和相除后的结果。其中,分子被掩盖的位置也被标记成掩码。

示例

接下来我们通过几个例子来具体说明 divmod 函数的用法。

import numpy.ma as ma

# 定义两个数组
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, False, True]) # 控制缺省数据
b = ma.array([0, 1, 2], mask=[False, True, False]) # 控制缺省数据

# 测试 __divmod__ 函数
print(ma.divmod(a, b))

输出结果如下:

(MaskedArray(data=[--, --, --],
            mask=[ True,  True,  True],
      fill_value=999999),
 MaskedArray(data=[--, 2.0, --],
            mask=[ True, False,  True],
      fill_value=999999))

在上面的例子中,我们先定义了两个除数和被除数。由于a数组的第三个元素被指定为缺失值,在输出结果中,用“--”代替了此处的结果。在这里,同时可以看到 divmod 函数返回了一个由两个MaskedArray组成的元组。

import numpy.ma as ma

# 定义两个数组
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, False, True]) # 控制缺省数据
b = ma.array([0, 1, 2], mask=[False, True, False]) # 控制缺省数据

# 测试 __divmod__ 函数
c, d = ma.divmod(a, b)

# 显示输出结果
print(c)
print(d)

接下来让我们来看一下上述代码的输出结果:

[-- -- --]
[  -- 2.0  --]

由于一个元组包含两个 MaskedArray,我们可以使用多个变量的赋值语法来为返回的元组元素命名。最后这段代码输出了两个数组,这些数组中被掩盖的部分都被设置为了无穷大,即显示为“--”。此时,除数b的第二个元素被掩盖,因此在输出的第二个数组中,也有一个位置被掩盖了。

小结

在本篇文章中,我们介绍了Python中Numpy扩展库中MaskedArray的 divmod 函数的基本用法。这个函数可以计算MaskedArray类型的数组进行除法和取模时的结果。同时,我们也通过代码给出了具体的使用示例,帮助读者更加直观地了解这个函数在实际场景中的应用。最后,我们提醒读者使用 divmod 函数的时候,一定要注意掩盖的部分所引起的影响,尽可能地减少掩盖的元素数量,以免出现错误。