numpy.ma.masked_object#

ma.masked_object(x, value, copy=True, shrink=True)[源代码]#

在数组 x 中,将数据完全等于该值的位置进行掩码.

此函数类似于 masked_values,但仅适用于对象数组:对于浮点数,请改用 masked_values.

参数:
xarray_like

数组到掩码

value对象

比较值

copy{True, False}, 可选

是否返回 x 的副本.

shrink{True, False}, 可选

是否将一个充满 False 的掩码折叠为 nomask

返回:
resultMaskedArray

掩码结果 x 等于 value.

参见

masked_where

在满足条件的地方进行掩码.

masked_equal

掩码等于给定值的地方（整数）.

masked_values

使用浮点数相等性进行掩码.

示例

>>> 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)

注意,如果可能的话,`mask` 被设置为 nomask.

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