numpy.ma.mask_or#

ma.mask_or(m1, m2, copy=False, shrink=True)[источник]#

Объединить две маски с помощью logical_or оператор.

Результат может быть представлением на m1 или m2 если другой является nomask (т.е. Ложь).

Параметры:

m1, m2array_like: Входные маски.
copybool, необязательно: Если copy равно False и один из входных данных nomask, возвращает представление другой входной маски. По умолчанию False.
shrinkbool, необязательно: Сжимать ли вывод до nomask если все его значения False. По умолчанию True.

Возвращает:

маскавыходная маска: Результат маскирует значения, которые замаскированы в любом из m1 или m2.

Вызывает:

ValueError: Если m1 и m2 имеют разные гибкие типы данных.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> m1 = np.ma.make_mask([0, 1, 1, 0])
>>> m2 = np.ma.make_mask([1, 0, 0, 0])
>>> np.ma.mask_or(m1, m2)
array([ True,  True,  True, False])