Numpy MaskedArray.masked_inside()函数| Python

在许多情况下，数据集可能不完整或因存在无效数据而受到污染。例如，传感器可能无法记录数据，或记录无效值。 numpy.ma模块通过引入掩码数组提供了一种解决此问题的便捷方法。掩码数组是可能缺少或无效条目的数组。

numpy.MaskedArray.masked_inside()函数用于屏蔽给定区间内的数组。此函数是 masked_where 的快捷方式，其中对于区间[v1, v2] (v1 <= arr <= v2)内的 arr 条件为 True .边界 v1 和 v2 可以按任意顺序给出。

Syntax : numpy.ma.masked_inside(arr, v1, v2, copy=True)

Parameters:
arr : [ndarray] Input array which we want to mask.
v1, v2 : [int] Lower and upper range.
copy : [bool] If True (default) make a copy of arr in the result. If False modify arr in place and return a view.

Return : [ MaskedArray] The resultant array after masking.

代码#1：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_inside() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 2])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# applying MaskedArray.masked_inside methods 
# to input array in the range[-1, 1]
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, -1, 1)
print ("Masked array : ", mask_arr)

输出：

Input array :  [ 1  2  3 -1  2]
Masked array :  [-- 2 3 -- 2]

代码#2：

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.masked_inside() method 
  
# importing numpy as geek 
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
  
# creating input array 
in_arr = geek.array([5e8, 3e-5, -45.0, 4e4, 5e2])
print ("Input array : ", in_arr)
  
# applying MaskedArray.masked_inside methods 
# to input array in the range[5e2, 5e8]
mask_arr = ma.masked_inside(in_arr, 5e2, 5e8)
print ("Masked array : ", mask_arr)

输出：

Input array :  [ 5.0e+08  3.0e-05 -4.5e+01  4.0e+04  5.0e+02]
Masked array :  [-- 3e-05 -45.0 -- --]