numpy.ma.MaskedArray.compress#

方法

ma.MaskedArray.compress(condition, axis=None, out=None)[源代码]#

返回 a 其中条件为 True.

如果条件是一个 MaskedArray,缺失值被视为 False.

参数:
conditionvar

布尔一维数组选择要返回的条目.如果 len(condition) 小于沿轴的 a 的大小,则输出被截断为 condition 数组的长度.

axis{None, int}, 可选

必须执行操作的轴.

out{None, ndarray}, 可选

要在其中放置结果的替代输出数组.它必须具有与预期输出相同的形状,但必要时会进行类型转换.

返回:
resultMaskedArray

一个 MaskedArray 对象.

备注

请注意与 compressed 的区别!:meth:compress 的输出有一个掩码,而 compressed 的输出没有.

示例

>>> 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.compress([1, 0, 1])
masked_array(data=[1, 3],
             mask=[False, False],
       fill_value=999999)

>>> x.compress([1, 0, 1], axis=1)
masked_array(
  data=[[1, 3],
        [--, --],
        [7, 9]],
  mask=[[False, False],
        [ True,  True],
        [False, False]],
  fill_value=999999)
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