Python | Numpy MaskedArray.irshift()

Numpy是一个Python库，提供了丰富的多维数组支持。其中，Numpy MaskedArray模块提供了支持缺失值的数组类型。本文将介绍该模块中的__irshift__方法。

描述

Numpy MaskedArray.irshift()方法用于实现按位右移操作。它能将一个数组按位右移指定数量的位数，并返回一个新的数组对象。与此同时，该方法还支持缺失值的处理，对于存在缺失值的元素，会将其置为掩码值进行处理。

该方法的语法如下：

numpy.ma.core.MaskedArray.__irshift__(self, other)

其中，self为待操作的数组对象，other为右移的位数或数组对象。

返回值

返回一个新的Numpy MaskedArray对象，表示对原数组按位右移得到的结果。

示例

import numpy as np

# 创建一个数组对象
a = np.ma.array([1, 0, 3, 2], mask=[False, True, False, False])

# 对数组进行按位右移操作
b = a.__irshift__(1)

print("a的值为：", a)
print("b的值为：", b)

输出结果为：

a的值为： [1 -- 3 2]
b的值为： [0 -- 1 1]

在本例中，首先创建一个长度为4的数组对象a，它的第二个元素被标记为缺失值。然后，对该数组对象进行按位右移1位操作，并将结果存储在变量b中。最后，输出变量a和b的值。

由于数组a的第二个元素为缺失值，经过按位右移运算后，该元素的值变成了掩码值。因此，在变量b中，第二个元素的值为缺失值。

总结

Numpy MaskedArray模块提供了支持缺失值的数组类型。其中，irshift()方法用于实现按位右移操作，并返回一个新的数组对象。该方法能够很好地处理存在缺失值的情况，对于缺失值的元素，会将其置为掩码值进行处理。