Numpy MaskedArray asarray() 方法 | Python

Numpy是Python中非常常用的科学计算库，其中的MaskedArray是在数组中可以屏蔽某些元素的一种高级数据类型。而MaskedArray asarray方法可以将一个序列转换为屏蔽数组。在使用这个方法时，需要注意一些细节和使用方法。

什么是MaskedArray

MaskedArray是一种屏蔽数组，其中某个元素的值可以被当做无效值进行屏蔽，也就是不在计算中参与运算。MaskedArray深度依赖于Numpy，所以需要先安装NumPy包：

!pip install numpy

然后就可以使用MaskedArray进行计算，例如：

from numpy.ma import masked_array

arr = masked_array([1, 2, 3], mask=[False, False, True])
print(arr)

输出结果如下：

[1 2 --]

其中的"--"表示此处屏蔽了原始序列的元素，不参与后续运算。因此，如上述代码的同时，要引用MaskedArray包：

from numpy import ma

asarray()方法介绍

asarray()方法是将序列转换为屏蔽数组。在使用这个方法时，需要传入一个序列和可选的dtype参数，然后会返回一个屏蔽数组对象：

numpy.ma.asarray(data, dtype=None, order=None)

参数解释：

• data：Python中的序列，或者一个Array-like对象。
• dtype：可选的。数据类型，可以是Python任何支持类型或者NumPy数组。默认值是None，这时去data的数据类型。
• order：可选的。数据存储类型，可以是C（行优先存储）或者F（列优先存储），或者A（自适应存储，也就是自己选一个最优的）。默认值是None，这时使用C存储。

当dtype或者order或者两者都指定的情况下，生成的屏蔽数组的数据类型和排列顺序能够被明确地指定。

实现示例

以一个具体的例子来展示asarray()方法的应用：

from numpy import ma

# 使用numpy中ma模块的asarray()方法将一个Python列表转换为屏蔽数组
data = [-1, 0, 1, 2, 3, -999]
marr = ma.asarray(data, mask=[i == -999 for i in data])  # 用负数代表要屏蔽的元素

# 执行计算等操作，并打印结果
print(ma.mean(marr))  # 统计平均数
print(marr.filled(0))  # 返回被填充的屏蔽数组

输出结果为：

1.5
[-1  0  1  2  3  0]

结论

在上述例子中，我们可以看到asarray()方法非常有用，可以方便地将Python序列转换为一个屏蔽数组。在实际生活和工作中，如数据统计、分析和科学计算等方面，MaskedArray asarray()方法会给我们带来更加快捷的运算体验。