numpy.ma.masked_array.put#

метод

ma.masked_array.put(индексы, values, mode='raise')[источник]#

Установите местоположения с индексами хранения в соответствующие значения.

Устанавливает self._data.flat[n] = values[n] для каждого n в indices. Если values может быть установлено в конкретное indices тогда он будет повторяться. Если values имеет некоторые замаскированные значения, начальная маска обновляется соответствующим образом, иначе соответствующие значения размаскируются.

Параметры:

индексыОдномерный массивоподобный объект: Целевые индексы, интерпретируемые как целые числа.
valuesarray_like: Значения для размещения в копии self._data по целевым индексам.
mode{‘raise’, ‘wrap’, ‘clip’}, опционально: Определяет, как будут вести себя индексы вне диапазона. ‘raise’ : вызвать ошибку. ‘wrap’ : обернуть. ‘clip’ : обрезать до диапазона.

Примечания

values может быть скаляром или массивом длины 1.

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.put([0,4,8],[10,20,30])
>>> x
masked_array(
  data=[[10, --, 3],
        [--, 20, --],
        [7, --, 30]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)

>>> x.put(4,999)
>>> x
masked_array(
  data=[[10, --, 3],
        [--, 999, --],
        [7, --, 30]],
  mask=[[False,  True, False],
        [ True, False,  True],
        [False,  True, False]],
  fill_value=999999)