Python | Numpy MaskedArray.rxor

概述

在numpy中，MaskedArray是一种特殊类型的数组，其中一些元素被标记为“遮罩”。在MaskedArray中，如果某个元素的遮罩值为True，则该元素在计算中被排除在外，因此可以在不生成新数据对象的情况下实现掩码的数学运算。MaskedArray类实现了许多运算符，包括__rxor__。

__rxor__用于实现运算符^的右侧操作，即计算Xor的结果。

语法

numpy.ma.MaskedArray.rxor(self, other)

参数

Self : 输入的MaskedArray数组

Other : 要用于计算Xor的数组或标量。

返回值

包含计算结果的遮罩数组。

示例

简单示例

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 0, 1], mask=[False, True, False])
b = np.array([True, False, True])

print(np.ma.MaskedArray.__rxor__(a, b))

输出：

[True -- True]

在此示例中，a是一个MaskedArray数组，元素0被遮罩掉，即True。因此，计算a^b时，只有第一个元素1与b的第一个元素True参与了Xor计算，得到True。第二个元素被遮罩，因此输出“--”。第三个元素也是1，与b的第三个元素True参与Xor计算，得到True。

广播示例

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 0, 1], mask=[False, True, False])
b = np.array([True])

print(np.ma.MaskedArray.__rxor__(a, b))

输出：

[False -- False]

在此示例中，b是一个标量，当它与a中的每个元素Xor时，会自动广播。因此，只有遮罩值为False的元素才参与Xor计算。第一个元素1与b的值True参与Xor计算，得到False。第二个元素遮罩，输出“--”。第三个元素同样为1，与b的值True参与Xor计算，得到False。

适用性

__rxor__适用于计算两个数组元素之间的逐位Xor，同时支持向量化和广播。在使用MaskedArray时，可以使用它遮罩掉某些元素，以避免在计算中产生错误或NaN值。