你如何在numpy的屏蔽数组蒙面的行数？ [英] How do you get the number of masked rows in a numpy masked array?

问题描述

所以我有一个包含一些numpy的阵列，其中有的已经掩盖值，看起来像下面的一个numpy的数组：

So I have a numpy array that contains a number of numpy arrays where some of them have masked values that looks like the one below:

[[1 2 3]
 [-- -- --]
 [7 8 9]]

什么是最有效的方式来获得（意味着像[ - - - ]）掩蔽numpy的阵列的数目越大numpy的阵列中（在这种情况下，这将是1）

What is the most efficient way to get the number of masked numpy arrays (meaning something like [-- -- --]) in the bigger numpy array (in this case it would be 1).

感谢您！

推荐答案

的蒙面阵列具有 .mask 属性包括布尔数组是真地方值被屏蔽。如果你想知道多少行包含的至少一个的屏蔽值，可以使用：

Masked arrays have a .mask attribute consisting of a boolean array that is True wherever a value is masked. If you want to know how many rows contained at least one masked value, you could use:

x.mask.any(axis=1).sum()

其中， X 是蒙面的数组。如果你只对感兴趣的行，其中的所有的值被屏蔽，你可以使用：

where x is your masked array. If you are only interested in rows where all of the values are masked, you could use:

x.mask.all(axis=1).sum()

显然，在你的榜样，这些都将给予1的结果。

Obviously in your example these would both give a result of 1.

这篇关于你如何在numpy的屏蔽数组蒙面的行数？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！