numpy.ma.mask_rowcols

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ma.mask_rowcols.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.ma.mask_rowcols(a, axis=None)[source]

屏蔽包含屏蔽值的2D数组的行和/或列。

屏蔽包含屏蔽值的2D数组的所有行和/或列。使用axis参数选择屏蔽行为。

• 如果axis为None，则行​​和列被屏蔽。
• 如果axis为0，则只有行被屏蔽。
• 如果axis为1或-1，则只有列被屏蔽。

参数：	a：array_like，MaskedArray 要掩蔽的数组。如果不是MaskedArray实例（或如果没有屏蔽数组元素）。结果是掩码设置为nomask（False）的MaskedArray。必须是2D数组。 axis：int，可选 沿其执行操作的轴。如果为“无”，则应用于数组的展平版本。
返回：	a：MaskedArray 输入数组的修改版本，根据axis参数的值进行屏蔽。
上升：	NotImplementedError 如果输入数组a不是2D。

也可以看看

mask_rows

屏蔽包含屏蔽值的2D数组的行。

mask_cols

包含屏蔽值的2D数组的掩码库。

masked_where

满足条件的掩码。

笔记

输入数组的掩码由此函数修改。

例子

>>> import numpy.ma as ma
>>> a = np.zeros((3, 3), dtype=np.int)
>>> a[1, 1] = 1
>>> a
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a = ma.masked_equal(a, 1)
>>> a
masked_array(data =
 [[0 0 0]
 [0 -- 0]
 [0 0 0]],
      mask =
 [[False False False]
 [False  True False]
 [False False False]],
      fill_value=999999)
>>> ma.mask_rowcols(a)
masked_array(data =
 [[0 -- 0]
 [-- -- --]
 [0 -- 0]],
      mask =
 [[False  True False]
 [ True  True  True]
 [False  True False]],
      fill_value=999999)