原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ma.make_mask.html
校对:(虚位以待)
numpy.ma.
make_mask
(m, copy=False, shrink=True, dtype=<type 'numpy.bool_'>)[source]从数组中创建一个布尔掩码。
返回m作为布尔掩码,如果需要或请求创建副本。函数可以接受可转换为整数的任何序列,也可以接受nomask
。不要求内容必须是0和1,值0解释为False,其他都为True。
参数: | m:array_like
copy:bool,可选
shrink:bool,可选
dtype:dtype,可选
|
---|---|
返回: | result:ndarray
|
例子
>>> import numpy.ma as ma
>>> m = [True, False, True, True]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False, True, True], dtype=bool)
>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False, True, True], dtype=bool)
>>> m = [1, 0, 2, -3]
>>> ma.make_mask(m)
array([ True, False, True, True], dtype=bool)
收缩参数的影响。
>>> m = np.zeros(4)
>>> m
array([ 0., 0., 0., 0.])
>>> ma.make_mask(m)
False
>>> ma.make_mask(m, shrink=False)
array([False, False, False, False], dtype=bool)
使用灵活的dtype。
>>> m = [1, 0, 1, 1]
>>> n = [0, 1, 0, 0]
>>> arr = []
>>> for man, mouse in zip(m, n):
... arr.append((man, mouse))
>>> arr
[(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)]
>>> dtype = np.dtype({'names':['man', 'mouse'],
'formats':[np.int, np.int]})
>>> arr = np.array(arr, dtype=dtype)
>>> arr
array([(1, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 0)],
dtype=[('man', '<i4'), ('mouse', '<i4')])
>>> ma.make_mask(arr, dtype=dtype)
array([(True, False), (False, True), (True, False), (True, False)],
dtype=[('man', '|b1'), ('mouse', '|b1')])