numpy.ma.masked_all_like()函数 | Python

在NumPy中，我们经常需要创建特定形状的数组，例如具有相同形状但不同数据的数组。有时，我们想将整个数组设置为缺失值。这时候，就要使用 numpy.ma.masked_all_like() 函数。

函数说明

numpy.ma.masked_all_like() 函数使用与给定数组形状相同的填充值创建掩码数组。

该函数具有以下语法：

numpy.ma.masked_all_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)

参数说明

• arr：生成数组的样本，这个样本应有相同的形状。
• dtype：生成数组的数据类型。默认为 None。
• order：C表示按行连续存储，F表示按列连续存储，A表示按照原始顺序存储，K表示按照平台规则存储。默认为 ‘K’。
• subok：如果为真，则子类是合法的返回值。默认为 True。
• shape：制作的数组的形状。默认为 None。

返回值

numpy.ma.masked_all_like() 函数返回一个新数组，以其形状与样本数组相同，并用给定数据类型填充。

示例

import numpy as np

a = np.ma.masked_all_like([1, 2, 3, 4])
print(a)

b = np.ma.masked_all_like([1, 2, 3, 4]).reshape(2, 2)
print(b)

输出结果：

[-- -- -- --]
[[-999. -999.]
 [-999. -999.]]

在上面的示例中，我们首先使用 numpy.ma.masked_all_like() 创建一个形状为 [1,2,3,4] 的数组，并将其所有元素都设置为缺失值。

然后，我们使用 numpy.ma.masked_all_like() 再次创建一个形状为 [1,2,3,4] 的数组, 通过 .reshape(2,2) 改变其形状为 [2,2]，同样将其中所有元素设置为缺失值。