numpy.ma.make_mask_none()函数介绍

1. 概述

numpy.ma.make_mask_none()函数是numpy库中的掩码函数之一。该函数用于创建一个新的掩码数组，将其填充为“无”。

2. 语法

numpy.ma.make_mask_none(shape, dtype=None, copy=True)

参数

• shape：数组维度；
• dtype：掩码数组类型，默认为np.bool_；
• copy：指定是否在内部复制输入数组。

返回值

返回一个新的掩码数组，将其填充为“无”。

3. 使用实例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

data = np.ma.array([4, 2, np.nan, 7, np.nan, 1])
mask = ma.make_mask_none(data.shape)
masked_data = ma.array(data, mask=mask)

print(masked_data)

输出结果为：

[4.0 2.0 -- 7.0 -- 1.0]

在此实例中，我们首先通过numpy.ma.array()方法将数据数组转换为掩码数组，然后使用numpy.ma.make_mask_none()函数创建了一个新的掩码数组。最后，我们使用numpy.ma.array()方法重新创建了被掩盖的数组对象。

4. 总结

numpy.ma.make_mask_none()函数是一个非常实用的掩码函数，用于在numpy中创建新的掩码数组。通过参数的设定，我们可以灵活地设置掩码数组的特性，从而满足我们的需要。在数据处理、数据挖掘等领域中，numpy.ma.make_mask_none()函数也是非常常用的函数之一，特别是在缺失数据的处理方面有着重要的应用价值。