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数据很大形况下是凌乱的，并且含有空白的或者无法处理的字符，掩码式数组可以很好的忽略残缺的或者是无效的数据点。掩码式数组由一个正常数组与一个布尔式数组组成，若布尔数组中为Ture，则表示正常数组中对应下标的值无效，反之False表示对应正常数组的值有效。
创建方法为，首先创建一个布尔型数组，然后通过numpy.ma子程序包提供的函数来创建掩码式数组，掩码式数组提供了各种所需函数。
创建实例如下：
import numpy as np origin = np.arange(16).reshape(4,4) #生成一个4×4的矩阵 np.random.shuffle(origin) #随机打乱矩阵元素 random_mask = np.random.randint(0,2,size=origin.shape)#生成随机[0,2)的整数的4×4矩阵 mask_array = np.ma.array(origin,mask=random_mask)#生成掩码式矩阵 print(mask_array)
结果如下：
[[12 13 -- 15] [8 9 10 --] [-- -- -- 3] [-- 5 6 --]]
用于：
1.对负数取对数
import numpy as np triples = np.arange(0,10,3)#每隔3取0到10中的整数，（0，3，6，9） signs = np.ones(10)#（1，1，1，1，1，1，1，1，1） signs[triples] = -1#（-1，1，1，-1，1，1，-1，1，1，-1） values = signs * 77#（-77，77，77,-77，77，77,-77，77，77,-77） ma_log = np.ma.log(values)#掩码式取对数 print(ma_log)
结果为：
[-- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 -- 4.343805421853684 4.343805421853684 --]
2.忽略极值
import numpy as np inside = np.ma.masked_outside(array,min,max)
以上这篇Numpy掩码式数组详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
numpy,掩码数组
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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