Python| Numpy MaskedArray.__divmod__

numpy.ma.MaskedArray class是 ndarray 的子类，旨在处理缺失数据的数值数组。在 Numpy MaskedArray.__divmod__的帮助下，我们将得到两个数组，一个是具有除以 numpy.ma.__divmod__() 方法中提供的值的元素，第二个是具有执行 mod 操作的元素，其值与 numpy 中提供的相同.ma.__divmod__() 方法。

Syntax: numpy.MaskedArray.__divmod__

Return: Return divmod(self, value).

示例 #1：
在这个例子中，我们可以看到通过使用 MaskedArray.__divmod__() 方法我们得到了两个数组。一种是与作为参数传递的值相除，另一种是与 mod 值相除。

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

输出：

(masked_array(data = [0 0 1 1 1],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999), masked_array(data = [1 2 0 1 2],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999)
)

示例 #2：

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([[1, 2, 3, 4, 5], 
                [6, 5, 4, 3, 2]]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

输出：

(masked_array(data =
 [[0 0 1 1 1]
 [2 1 1 1 0]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999), masked_array(data =
 [[1 2 0 1 2]
 [0 2 1 0 2]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999)
)