Numpy MaskedArray.sum()函数

Numpy是Python中常用的科学计算库，其中的MaskedArray是一种带有掩码的多维数组。MaskedArray.sum()函数是用于计算掩码数组中有效元素的总和。

语法

numpy.ma.MaskedArray.sum(self, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue, skipna=False, min_count=0, fill_value=None)

参数说明：

• axis：要沿着它计算的轴。默认是None，这将计算所有元素的总和。
• dtype：输出结果的数据类型。
• out：计算结果的输出数组。
• keepdims：如果值为True，则将缩小的维度保留为大小为1的维度。默认值为np._NoValue。
• skipna：如果值为True，则忽略缺失值。默认值为False。
• min_count：要求非缺失值的最小数量。
• fill_value：用于非掩码元素的填充值。

返回值

返回值是筛选后数组元素的总和。

示例

import numpy as np

# 构造掩码数组
arr = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5], mask=[0, 0, 0, 1, 1])

# 计算不包括掩码元素的总和
sum = arr.sum()
print(sum) #输出10

# 沿着轴计算总和
arr = np.ma.array([[1, 2], [3, np.ma.masked], [5, 6]], mask=[[0, 0], [0, 1], [1, 0]])
sum = arr.sum(axis=0)
print(sum) #输出[4 8]

本例中，我们定义了一个有掩码的数组arr。在第一个示例中，我们计算了不包括掩码元素的总和。由于4和5是被掩码的元素，在计算总和时被忽略。在第二个示例中，我们沿着第一个维度计算了总和，因此输出了每列的总和。

更多有关Numpy MaskedArray的函数用法，可参考Numpy官方文档。