Операции с маскированными массивами

Константы

ma.MaskType

псевдоним bool

Создание

Из существующих данных

ma.masked_array	псевдоним MaskedArray
ma.array(data[, dtype, copy, order, mask, ...])	Класс массива с возможными замаскированными значениями.
ma.copy(a.copy)	Возвращает копию массива.
ma.frombuffer(buffer[, dtype, count, ...])	Интерпретировать буфер как одномерный массив.
ma.fromfunction(функция, форма, *[, dtype, ...])	Создаёт массив, выполняя функцию для каждой координаты.
ma.MaskedArray.copy([order])	Возвращает копию массива.
ma.diagflat(v[, k])	Создать двумерный массив с развёрнутым входом в качестве диагонали.

Единицы и нули

ma.empty(shape[, dtype, order, device, like])	Возвращает новый массив заданной формы и типа без инициализации элементов.
ma.empty_like(prototype, /[, dtype, order, ...])	Возвращает новый массив с той же формой и типом, что и заданный массив.
ma.masked_all(shape[, dtype])	Пустой массив с маской, где все элементы замаскированы.
ma.masked_all_like(arr)	Пустой маскированный массив со свойствами существующего массива.
ma.ones(shape[, dtype, order, device, like, ...])	Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный единицами.
ma.ones_like(a[, dtype, order, subok, ...])	Возвращает массив единиц с той же формой и типом, что и заданный массив.
ma.zeros(shape[, dtype, order, device, like])	Возвращает новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями.
ma.zeros_like(a[, dtype, order, subok, ...])	Возвращает массив нулей с той же формой и типом, что и заданный массив.

---

Исследование массива

ma.all(self[, axis, out, keepdims])	Возвращает True, если все элементы оцениваются как True.
ma.any(self[, axis, out, keepdims])	Возвращает True, если любой из элементов a вычисляются как True.
ma.count(self[, axis, keepdims])	Подсчитать немасштабированные элементы массива вдоль заданной оси.
ma.count_masked(arr[, axis])	Подсчитайте количество замаскированных элементов вдоль заданной оси.
ma.getmask(a)	Вернуть маску маскированного массива или nomask.
ma.getmaskarray(arr)	Возвращает маску маскированного массива или полный булев массив из False.
ma.getdata(a[, subok])	Возвращает данные маскированного массива как ndarray.
ma.nonzero(self)	Возвращает индексы ненулевых элементов без маски.
ma.shape(obj)	Вернуть форму массива.
ma.size(obj[, axis])	Вернуть количество элементов вдоль заданной оси.
ma.is_masked(x)	Определить, есть ли во входных данных замаскированные значения.
ma.is_mask(m)	Возвращает True, если m является допустимой стандартной маской.
ma.isMaskedArray(x)	Проверить, является ли вход экземпляром MaskedArray.
ma.isMA(x)	Проверить, является ли вход экземпляром MaskedArray.
ma.isarray(x)	Проверить, является ли вход экземпляром MaskedArray.
ma.isin(element, test_elements[, ...])	Вычисляет элемент в test_elements, трансляция по элемент только.
ma.in1d(ar1, ar2[, assume_unique, invert])	Проверить, присутствует ли каждый элемент массива также во втором массиве.
ma.unique(ar1[, return_index, return_inverse])	Находит уникальные элементы массива.
ma.MaskedArray.all([axis, out, keepdims])	Возвращает True, если все элементы оцениваются как True.
ma.MaskedArray.any([axis, out, keepdims])	Возвращает True, если любой из элементов a вычисляются как True.
ma.MaskedArray.count([axis, keepdims])	Подсчитать немасштабированные элементы массива вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.nonzero()	Возвращает индексы ненулевых элементов без маски.
ma.shape(obj)	Вернуть форму массива.
ma.size(obj[, axis])	Вернуть количество элементов вдоль заданной оси.

ma.MaskedArray.data	Возвращает базовые данные как представление маскированного массива.
ma.MaskedArray.mask	Текущая маска.
ma.MaskedArray.recordmask	Получить или установить маску массива, если у него нет именованных полей.

---

Работа с MaskedArray

Изменение формы

ma.ravel(self[, order])	Возвращает одномерную версию self в виде представления.
ma.reshape(a, new_shape[, order])	Возвращает массив с теми же данными, но новой формой.
ma.resize(x, new_shape)	Возвращает новый маскированный массив с указанным размером и формой.
ma.MaskedArray.flatten([order])	Возвращает копию массива, сведённую в одно измерение.
ma.MaskedArray.ravel([order])	Возвращает одномерную версию self в виде представления.
ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs)	Придать массиву новую форму без изменения его данных.
ma.MaskedArray.resize(newshape[, refcheck, ...])

Изменение осей

ma.swapaxes(a.swapaxes)	Вернуть представление массива с axis1 и axis2 поменяны местами.
ma.transpose(a[, axes])	Перестановка размерностей массива.
ma.MaskedArray.swapaxes(axis1, axis2, /)	Вернуть представление массива с axis1 и axis2 поменяны местами.
ma.MaskedArray.transpose(*axes)	Возвращает представление массива с переставленными осями.

Изменение количества измерений

ma.atleast_1d(*arys)	Преобразует входные данные в массивы с хотя бы одним измерением.
ma.atleast_2d(*arys)	Рассматривает входные данные как массивы с как минимум двумя измерениями.
ma.atleast_3d(*arys)	Рассматривайте входные данные как массивы с минимум тремя измерениями.
ma.expand_dims(a, axis)	Расширить форму массива.
ma.squeeze(a[, axis, fill_value, hardmask])	Удалить оси длиной один из a.
ma.MaskedArray.squeeze([axis])	Удалить оси длиной один из a.
ma.stack(arrays[, axis, out, dtype, casting])	Объедините последовательность массивов вдоль новой оси.
ma.column_stack(tup)	Сложить 1-D массивы как столбцы в 2-D массив.
ma.concatenate(arrays[, axis])	Объединить последовательность массивов вдоль заданной оси.
ma.dstack(tup)	Складывает массивы в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).
ma.hstack(tup, *[, dtype, casting])	Складывает массивы последовательно по горизонтали (по столбцам).
ma.hsplit(ary, indices_or_sections)	Разделить массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).
ma.mr_	Преобразовать объекты срезов в конкатенацию вдоль первой оси.
ma.vstack(tup, *[, dtype, casting])	Складывает массивы последовательно вертикально (по строкам).

Объединение массивов

ma.concatenate(arrays[, axis])	Объединить последовательность массивов вдоль заданной оси.
ma.stack(arrays[, axis, out, dtype, casting])	Объедините последовательность массивов вдоль новой оси.
ma.vstack(tup, *[, dtype, casting])	Складывает массивы последовательно вертикально (по строкам).
ma.hstack(tup, *[, dtype, casting])	Складывает массивы последовательно по горизонтали (по столбцам).
ma.dstack(tup)	Складывает массивы в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).
ma.column_stack(tup)	Сложить 1-D массивы как столбцы в 2-D массив.
ma.append(a, b[, axis])	Добавить значения в конец массива.

---

Операции с масками

Создание маски

ma.make_mask(m[, copy, shrink, dtype])	Создать булеву маску из массива.
ma.make_mask_none(newshape[, dtype])	Возвращает булеву маску заданной формы, заполненную False.
ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink])	Объединить две маски с помощью logical_or оператор.
ma.make_mask_descr(ndtype)	Создать список описаний типов данных из заданного типа данных.

Доступ к маске

ma.getmask(a)	Вернуть маску маскированного массива или nomask.
ma.getmaskarray(arr)	Возвращает маску маскированного массива или полный булев массив из False.
ma.masked_array.mask	Текущая маска.

Поиск замаскированных данных

ma.ndenumerate(a[, compressed])	Многомерный итератор индексов.
ma.flatnotmasked_contiguous(a)	Найти непрерывные незамаскированные данные в замаскированном массиве.
ma.flatnotmasked_edges(a)	Найти индексы первого и последнего немасштабированных значений.
ma.notmasked_contiguous(a[, axis])	Найти непрерывные немасскированные данные в маскированном массиве вдоль заданной оси.
ma.notmasked_edges(a[, axis])	Найти индексы первого и последнего немасштабированных значений вдоль оси.
ma.clump_masked(a)	Возвращает список срезов, соответствующих замаскированным группам одномерного массива.
ma.clump_unmasked(a)	Возвращает список срезов, соответствующих незамаскированным блокам 1-D массива.

Изменение маски

ma.mask_cols(a[, axis])	Маскировать столбцы 2D массива, которые содержат замаскированные значения.
ma.mask_or(m1, m2[, copy, shrink])	Объединить две маски с помощью logical_or оператор.
ma.mask_rowcols(a[, axis])	Замаскировать строки и/или столбцы 2D-массива, содержащие замаскированные значения.
ma.mask_rows(a[, axis])	Маскировать строки двумерного массива, содержащие замаскированные значения.
ma.harden_mask(self)	Принудительно установить маску как жесткую, предотвращая снятие маски при присваивании.
ma.soften_mask(self)	Принудительно установить маску в мягкий режим (по умолчанию), позволяя снятие маскировки присваиванием.
ma.MaskedArray.harden_mask()	Принудительно установить маску как жесткую, предотвращая снятие маски при присваивании.
ma.MaskedArray.soften_mask()	Принудительно установить маску в мягкий режим (по умолчанию), позволяя снятие маскировки присваиванием.
ma.MaskedArray.shrink_mask()	Уменьшить маску до nomask, когда это возможно.
ma.MaskedArray.unshare_mask()	Скопируйте маску и установите sharedmask флаг для False.

---

Операции преобразования

> к маскированному массиву

ma.asarray(a[, dtype, order])	Преобразовать входные данные в маскированный массив заданного типа данных.
ma.asanyarray(a[, dtype, order])	Преобразовать входные данные в маскированный массив, сохраняя подклассы.
ma.fix_invalid(a[, mask, copy, fill_value])	Возвращает входные данные с недопустимыми данными, замаскированными и замененными на значение заполнения.
ma.masked_equal(x, value[, copy])	Замаскировать массив, где он равен заданному значению.
ma.masked_greater(x, value[, copy])	Замаскировать массив, где больше заданного значения.
ma.masked_greater_equal(x, value[, copy])	Замаскировать массив, где значения больше или равны заданному.
ma.masked_inside(x, v1, v2[, copy])	Маскировать массив внутри заданного интервала.
ma.masked_invalid(a[, copy])	Маскировка массива там, где встречаются недопустимые значения (NaN или inf).
ma.masked_less(x, value[, copy])	Маскировать массив, где значения меньше заданного.
ma.masked_less_equal(x, value[, copy])	Замаскировать массив, где значения меньше или равны заданному.
ma.masked_not_equal(x, value[, copy])	Маскировать массив, где не равно заданному значению.
ma.masked_object(x, value[, copy, shrink])	Замаскировать массив x где данные точно равны значению.
ma.masked_outside(x, v1, v2[, copy])	Маскировать массив вне заданного интервала.
ma.masked_values(x, value[, rtol, atol, ...])	Маскирование с использованием равенства чисел с плавающей запятой.
ma.masked_where(condition, a[, copy])	Замаскировать массив, где условие выполняется.

> в ndarray

ma.compress_cols(a)	Подавлять целые столбцы 2-D массива, содержащие замаскированные значения.
ma.compress_rowcols(x[, axis])	Подавить строки и/или столбцы 2-D массива, которые содержат замаскированные значения.
ma.compress_rows(a)	Подавить целые строки 2-D массива, содержащие замаскированные значения.
ma.compressed(x)	Возвращает все немаркированные данные как одномерный массив.
ma.filled(a[, fill_value])	Вернуть входные данные как ndarray, с заменой маскированных значений на fill_value.
ma.MaskedArray.compressed()	Возвращает все немаркированные данные как одномерный массив.
ma.MaskedArray.filled([fill_value])	Возвращает копию объекта self, в которой замаскированные значения заполнены заданным значением.

> в другой объект

ma.MaskedArray.tofile(fid[, sep, format])	Сохранение маскированного массива в файл в бинарном формате.
ma.MaskedArray.tolist([fill_value])	Возвращает часть данных маскированного массива в виде иерархического списка Python.
ma.MaskedArray.torecords()	Преобразует маскированный массив в массив гибкого типа.
ma.MaskedArray.tobytes([fill_value, order])	Возвращает данные массива как строку, содержащую сырые байты в массиве.

Заполнение маскированного массива

ma.common_fill_value(a, b)	Возвращает общее значение заполнения двух маскированных массивов, если оно есть.
ma.default_fill_value(obj)	Вернуть значение заполнения по умолчанию для объекта-аргумента.
ma.maximum_fill_value(obj)	Возвращает минимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.
ma.minimum_fill_value(obj)	Возвращает максимальное значение, которое может быть представлено типом данных объекта.
ma.set_fill_value(a, fill_value)	Установка заполняющего значения a, если a является маскированным массивом.
ma.MaskedArray.get_fill_value()	Заполняющее значение маскированного массива является скаляром.
ma.MaskedArray.set_fill_value([value])

ma.MaskedArray.fill_value

Заполняющее значение маскированного массива является скаляром.

---

Арифметика маскированных массивов

Арифметические

ma.anom(self[, axis, dtype])	Вычисление аномалий (отклонений от среднего арифметического) вдоль заданной оси.
ma.anomalies(self[, axis, dtype])	Вычисление аномалий (отклонений от среднего арифметического) вдоль заданной оси.
ma.average(a[, axis, weights, returned, ...])	Возвращает взвешенное среднее массива по заданной оси.
ma.conjugate(x, /[, out, where, casting, ...])	Вернуть комплексно-сопряженное значение поэлементно.
ma.corrcoef(x[, y, rowvar, allow_masked])	Возвращает коэффициенты корреляции Пирсона.
ma.cov(x[, y, rowvar, bias, allow_masked, ddof])	Оценить ковариационную матрицу.
ma.cumsum(self[, axis, dtype, out])	Вернуть кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.
ma.cumprod(self[, axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.
ma.mean(self[, axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает среднее значение элементов массива вдоль заданной оси.
ma.median(a[, axis, out, overwrite_input, ...])	Вычислить медиану вдоль указанной оси.
ma.power(a, b[, third])	Возвращает поэлементное возведение базового массива в степень из второго массива.
ma.prod(self[, axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ma.std(self[, axis, dtype, out, ddof, ...])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива вдоль заданной оси.
ma.sum(self[, axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
ma.var(self[, axis, dtype, out, ddof, ...])	Вычислить дисперсию вдоль указанной оси.
ma.MaskedArray.anom([axis, dtype])	Вычисление аномалий (отклонений от среднего арифметического) вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.cumprod([axis, dtype, out])	Возвращает кумулятивное произведение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.cumsum([axis, dtype, out])	Вернуть кумулятивную сумму элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.mean([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает среднее значение элементов массива вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.prod([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает произведение элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.std([axis, dtype, out, ddof, ...])	Возвращает стандартное отклонение элементов массива вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.sum([axis, dtype, out, keepdims])	Возвращает сумму элементов массива по заданной оси.
ma.MaskedArray.var([axis, dtype, out, ddof, ...])	Вычислить дисперсию вдоль указанной оси.

Минимум/максимум

ma.argmax(self[, axis, fill_value, out, ...])	Возвращает массив индексов максимальных значений вдоль заданной оси.
ma.argmin(self[, axis, fill_value, out, ...])	Возвращает массив индексов минимальных значений вдоль заданной оси.
ma.max(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])	Возвращает максимум вдоль заданной оси.
ma.min(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])	Возвращает минимум вдоль заданной оси.
ma.ptp(obj[, axis, out, fill_value, keepdims])	Возвращает (максимум - минимум) вдоль заданного измерения (т.е. размах значений).
ma.diff(a, /[, n, axis, prepend, append])	Вычислить n-ю дискретную разность вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.argmax([axis, fill_value, ...])	Возвращает массив индексов максимальных значений вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.argmin([axis, fill_value, ...])	Возвращает массив индексов минимальных значений вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.max([axis, out, fill_value, ...])	Возвращает максимум вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.min([axis, out, fill_value, ...])	Возвращает минимум вдоль заданной оси.
ma.MaskedArray.ptp([axis, out, fill_value, ...])	Возвращает (максимум - минимум) вдоль заданного измерения (т.е. размах значений).

Сортировка

ma.argsort(a[, axis, kind, order, endwith, ...])	Возвращает ndarray индексов, которые сортируют массив вдоль указанной оси.
ma.sort(a[, axis, kind, order, endwith, ...])	Возвращает отсортированную копию маскированного массива.
ma.MaskedArray.argsort([axis, kind, order, ...])	Возвращает ndarray индексов, которые сортируют массив вдоль указанной оси.
ma.MaskedArray.sort([axis, kind, order, ...])	Сортировать массив на месте

Алгебра

ma.diag(v[, k])	Извлечь диагональ или построить диагональный массив.
ma.dot(a, b[, strict, out])	Возвращает скалярное произведение двух массивов.
ma.identity(n[, dtype, like, fill_value, ...])	Возвращает массив идентичности.
ma.inner(a, b, /)	Скалярное произведение двух массивов.
ma.innerproduct(a, b, /)	Скалярное произведение двух массивов.
ma.outer(a, b)	Вычисление внешнего произведения двух векторов.
ma.outerproduct(a, b)	Вычисление внешнего произведения двух векторов.
ma.trace(a.trace)	Возвращает сумму по диагоналям массива.
ma.transpose(a[, axes])	Перестановка размерностей массива.
ma.MaskedArray.trace([offset, axis1, axis2, ...])	Возвращает сумму по диагоналям массива.
ma.MaskedArray.transpose(*axes)	Возвращает представление массива с переставленными осями.

Полиномиальная аппроксимация

ma.vander(x[, n])	Сгенерировать матрицу Вандермонда.
ma.polyfit(x, y, deg[, rcond, full, w, cov])	Полиномиальная аппроксимация методом наименьших квадратов.

Обрезка и округление

ma.around	Округлить массив до заданного количества десятичных знаков.
ma.clip(a[, a_min, a_max, out, min, max, ...])	Обрезать (ограничить) значения в массиве.
ma.round(a[, decimals, out])	Возвращает копию a, округлённую до 'decimals' знаков.
ma.MaskedArray.clip([min, max, out])	Возвращает массив, значения которого ограничены [min, max].
ma.MaskedArray.round([decimals, out])	Возвращает каждый элемент, округленный до заданного количества десятичных знаков.

Операции над множествами

ma.intersect1d(ar1, ar2[, assume_unique])	Возвращает уникальные элементы, общие для обоих массивов.
ma.setdiff1d(ar1, ar2[, assume_unique])	Разность множеств 1D-массивов с уникальными элементами.
ma.setxor1d(ar1, ar2[, assume_unique])	Симметрическая разность 1-D массивов с уникальными элементами.
ma.union1d(ar1, ar2)	Объединение двух массивов.

Разное

ma.allequal(a, b[, fill_value])	Возвращает True, если все элементы a и b равны, используя fill_value как значение истинности там, где один или оба замаскированы.
ma.allclose(a, b[, masked_equal, rtol, atol])	Возвращает True, если два массива поэлементно равны в пределах допуска.
ma.amax(a[, axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает максимальное значение массива или максимум вдоль оси.
ma.amin(a[, axis, out, keepdims, initial, where])	Возвращает минимум массива или минимум вдоль оси.
ma.apply_along_axis(func1d, axis, arr, ...)	Применяет функцию к 1-D срезам вдоль заданной оси.
ma.apply_over_axes(func, a, axes)	Применить функцию многократно по нескольким осям.
ma.arange([start,] stop[, step,][, dtype, ...])	Возвращает равномерно распределенные значения в заданном интервале.
ma.choose(indices, choices[, out, mode])	Используйте массив индексов для создания нового массива из списка вариантов.
ma.compress_nd(x[, axis])	Подавлять срезы из нескольких измерений, содержащих замаскированные значения.
ma.convolve(a, v[, mode, propagate_mask])	Возвращает дискретную, линейную свертку двух одномерных последовательностей.
ma.correlate(a, v[, mode, propagate_mask])	Взаимная корреляция двух одномерных последовательностей.
ma.ediff1d(arr[, to_end, to_begin])	Вычисляет разности между последовательными элементами массива.
ma.flatten_mask(маска)	Возвращает полностью сглаженную версию маски, где вложенные поля объединены.
ma.flatten_structured_array(a)	Развернуть структурированный массив.
ma.fromflex(fxarray)	Построить маскированный массив из подходящего гибкого массива.
ma.indices(dimensions[, dtype, sparse, ...])	Вернуть массив, представляющий индексы сетки.
ma.left_shift(a, n)	Сдвинуть биты целого числа влево.
ma.ndim(obj)	Возвращает количество измерений массива.
ma.put(a, indices, values[, mode])	Установите местоположения с индексами хранения в соответствующие значения.
ma.putmask(a, mask, values)	Изменяет элементы массива на основе условия и входных значений.
ma.right_shift(a, n)	Сдвинуть биты целого числа вправо.
ma.round_(a[, decimals, out])	Возвращает копию a, округлённую до 'decimals' знаков.
ma.take(a, indices[, axis, out, mode])
ma.where(condition[, x, y])	Вернуть маскированный массив с элементами из x или y, в зависимости от условия.