Numpy MaskedArray.reshape()函数

简介：

MaskedArray.reshape()是Numpy库中的函数，用于将Numpy的MaskedArray数组重新变形为指定尺寸的新数组。

通常情况下，Numpy的MaskedArray数组是采用按顺序展开的方式存储数据的。即将多维数组转化为一维数组。使用reshape()函数可以将一维数组重新构造成多维数组。此外，对于遮挡值，该函数将新数组中的值设置为遮挡值。

语法:

numpy.ma.reshape(array, newshape, order='C')

参数说明：

• array：需要改变形状的多维数组，必须是MaskedArray类型。
• newshape：重构后的新尺寸，必须和原始数据中的元素数量相同。
• order='C'： 指定从最外层的维开始读取数组的顺序。默认为C表示用C语言的顺序分配存储区。

返回值：

返回一个根据新形状重新变形的遮挡阵列。

示例：

import numpy as np

# 创建一个一维MaskedArray数组
a = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[False, False, True, False, False])

# 构建2行3列的遮挡阵列
b = a.reshape((2, 3))
print(b)  # [[1 2 --][4 5 --]]

# 构建3行2列的遮挡阵列，遮挡值为0
c = a.reshape((3, 2), order='F').filled(0)
print(c)  # [[1 0] [2 0] [3 4]]

在上述示例中，首先创建一个一维遮挡阵列数组a，其中第3个元素被遮挡。然后使用reshape()函数将数组a变成一个2×3的遮挡阵列，reshape((2,3))。最后，再用reshape()函数将数组a变成一个3×2的遮挡阵列，数组中填充遮挡值0而非实际值，reshape((3,2), order='F').filled(0)。

总的来说，reshape()函数是一种重塑、重构、裁剪数组的好方法。 对于遮挡数组，它将保留遮挡值并根据新形状重新构造数组。