numpy.ma.fromflex#

ma.fromflex(fxarray)[источник]#

Построить маскированный массив из подходящего гибкого массива.

Входной массив должен иметь тип данных с _data и _mask поля. Этот тип массива выводится MaskedArray.toflex.

Параметры:

fxarrayndarray: Структурированный входной массив, содержащий _data и _mask поля. Если присутствуют, другие поля отбрасываются.

Возвращает:

результатMaskedArray: Созданный массив с маской.

Смотрите также

MaskedArray.toflex: Создать массив гибкого типа из маскированного массива.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> x = np.ma.array(np.arange(9).reshape(3, 3), mask=[0] + [1, 0] * 4)
>>> rec = x.toflex()
>>> rec
array([[(0, False), (1,  True), (2, False)],
       [(3,  True), (4, False), (5,  True)],
       [(6, False), (7,  True), (8, False)]],
      dtype=[('_data', '
>>> x2 = np.ma.fromflex(rec)
>>> x2
masked_array(
  data=[[0, --, 2],
        [--, 4, --],
        [6, --, 8]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)

Дополнительные поля могут присутствовать в структурированном массиве, но отбрасываются:

>>> dt = [('_data', '), ('_mask', '|b1'), ('field3', ')]
>>> rec2 = np.zeros((2, 2), dtype=dt)
>>> rec2
array([[(0, False, 0.), (0, False, 0.)],
       [(0, False, 0.), (0, False, 0.)]],
      dtype=[('_data', '
>>> y = np.ma.fromflex(rec2)
>>> y
masked_array(
  data=[[0, 0],
        [0, 0]],
  mask=[[False, False],
        [False, False]],
  fill_value=np.int64(999999),
  dtype=int32)