numpy.ma.masked_array.ravel#

метод

ma.masked_array.ravel(порядок='C')[источник]#

Возвращает одномерную версию self в виде представления.

Параметры:

порядок{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, опционально: Элементы a читаются с использованием этого порядка индексов. 'C' означает индексирование элементов в порядке, подобном C, где последняя ось индекса меняется быстрее всего, а первая ось индекса меняется медленнее всего. 'F' означает индексирование элементов в порядке, подобном Fortran, где первый индекс меняется быстрее всего, а последний индекс меняется медленнее всего. Обратите внимание, что опции 'C' и 'F' не учитывают расположение памяти в базовом массиве и относятся только к порядку индексирования осей. 'A' означает чтение элементов в порядке индексов, подобном Fortran, если m является Fortran непрерывный в памяти, в порядке C в противном случае. 'K' означает чтение элементов в порядке их расположения в памяти, за исключением обращения данных при отрицательных шагах. По умолчанию используется порядок индексов 'C'. (Маскированные массивы в настоящее время используют 'A' для данных при передаче 'K'.)

Возвращает:

MaskedArray: Вид вывода имеет форму (self.size,) (или (np.ma.product(self.shape),)).

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.ravel()
masked_array(data=[1, --, 3, --, 5, --, 7, --, 9],
             mask=[False,  True, False,  True, False,  True, False,  True,
                   False],
       fill_value=999999)