numpy.ma.masked_object#

ma.masked_object(x, значение, copy=True, shrink=True)[источник]#

Замаскировать массив x где данные точно равны значению.

Эта функция похожа на masked_values, но подходит только для объектных массивов: для чисел с плавающей точкой используйте masked_values вместо этого.

Параметры:

xarray_like: Массив для маскирования
значениеobject: Значение сравнения
copy{True, False}, опционально: Возвращать ли копию x.
shrink{True, False}, опционально: Сворачивать ли маску, полностью состоящую из False, в nomask

Возвращает:

результатMaskedArray: Результат маскирования x где равно значение.

Смотрите также

masked_where: Маска, где условие выполнено.
masked_equal: Маска, где равно заданному значению (целые числа).
masked_values: Маскирование с использованием равенства чисел с плавающей запятой.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> import numpy.ma as ma
>>> food = np.array(['green_eggs', 'ham'], dtype=object)
>>> # don't eat spoiled food
>>> eat = ma.masked_object(food, 'green_eggs')
>>> eat
masked_array(data=[--, 'ham'],
             mask=[ True, False],
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)
>>> # plain ol` ham is boring
>>> fresh_food = np.array(['cheese', 'ham', 'pineapple'], dtype=object)
>>> eat = ma.masked_object(fresh_food, 'green_eggs')
>>> eat
masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'],
             mask=False,
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)

Обратите внимание, что маска установлено в nomask если возможно.

>>> eat
masked_array(data=['cheese', 'ham', 'pineapple'],
             mask=False,
       fill_value='green_eggs',
            dtype=object)