numpy.ma.masked_array.compress#

метод

ma.masked_array.compress(условие, ось=None, выход=None)[источник]#

Возвращает a условие where равно True.

Если условие — это MaskedArray, пропущенные значения рассматриваются как False.

Параметры:

условиеvar: Булев одномерный массив, выбирающий, какие записи возвращать. Если len(condition) меньше размера a вдоль оси, то вывод обрезается до длины массива condition.
ось{None, int}, необязательно: Ось, вдоль которой должна выполняться операция.
выход{None, ndarray}, опционально: Альтернативный выходной массив для размещения результата. Он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, но тип будет приведен при необходимости.

Возвращает:

результатMaskedArray: A MaskedArray объект.

Примечания

Обратите внимание на разницу с compressed ! Вывод compress имеет маску, вывод compressed не делает.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> x = np.ma.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], mask=[0] + [1,0]*4)
>>> x
masked_array(
  data=[[1, --, 3],
        [--, 5, --],
        [7, --, 9]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)
>>> x.compress([1, 0, 1])
masked_array(data=[1, 3],
             mask=[False, False],
       fill_value=999999)

>>> x.compress([1, 0, 1], axis=1)
masked_array(
  data=[[1, 3],
        [--, --],
        [7, 9]],
  mask=[[False, False],
        [ True,  True],
        [False, False]],
  fill_value=999999)