Python中的 numpy.ma.compress_rowcols()函数介绍

简介

numpy.ma.compress_rowcols()函数用于从数组的行和/或列中移除所有逻辑上为True的值，以及数组的行和/或列上的相应标记。该函数返回一个压缩后的新数组。

语法

numpy.ma.compress_rowcols(a, axis=None)

参数列表

• a: 需要压缩的数组
• axis: 以此axis为基础对行和/或列进行评估。 如果axis=None，它将被视为具有shape（Nx1）的一维数组。

返回值

返回值是一个新数组，其中已经从输入数组a的行和/或列中去除了所有逻辑上为True的值和相应标记。

例子

以下是一个使用numpy.ma.compress_rowcols()函数的例子：

import numpy as np
import numpy.ma as ma

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

m = ma.masked_where(a > 5, a)

print("原始数组：")
print(m)

print("\n从行中移除所有逻辑上为True的值：")
print(ma.compress_rowcols(m, axis=0))

print("\n从列中移除所有逻辑上为True的值：")
print(ma.compress_rowcols(m, axis=1))

运行结果：

原始数组：
[[1 2 3]
 [4 -- --]
 [-- -- --]]

从行中移除所有逻辑上为True的值：
[[1 2 3]]

从列中移除所有逻辑上为True的值：
[[1]
 [4]
 [7]]

从运行结果看出，我们成功地从数组的行中移除了所有逻辑上为True的值，并且从数组的列中移除了所有逻辑上为True的值。这正是函数numpy.ma.compress_rowcols()的预期结果。

总结

在Python中，使用numpy.ma.compress_rowcols()函数能够轻松地从数组的行和/或列中去除所有逻辑上为True的值，以及数组的行和/或列上的相应标记。这对于数据分析、处理逻辑值等方面非常有用。