Python | Numpy np.mask_or() 方法介绍

np.mask_or() 是 Numpy 中用于在两个掩码数组之间执行逻辑 "or" 操作的函数。掩码数组的两个位置上的值可以分别为 True，False 或者未定义。

语法

np.mask_or(mask1, mask2, /)

参数

• mask1：第一个掩码数组。
• mask2：第二个掩码数组。

返回值

np.mask_or() 方法返回一个掩码数组，该数组包含两个输入数组的逻辑 OR 运算结果。

示例

import numpy as np

# 从数组中获取所有非负数
arr = np.array([-1, 2, -3, 4, -5])
positive_mask = arr >= 0

# 从数组中获取所有小于 3 的数
small_mask = arr < 3

# 获取所有非负数或小于 3 的数
result_mask = np.mask_or(positive_mask, small_mask)

# 显示结果 
print(arr[result_mask]) 
# 输出: [2 4]

在上面的示例中，我们首先使用比较操作符生成两个掩码数组。然后我们在这两个数组之间执行逻辑 "or" 操作，以获取在至少其中一个数组位置为 True 的所有元素。最后，我们通过将掩码数组传递给原始数组的索引器来检索包含 "or" 运算符结果的新子数组。

总结

np.mask_or() 方法是一个非常有用的 Numpy 函数，它使我们能够轻松从 Numpy 数组中获取需要的元素。我们可以使用 np.mask_or() 方法执行逻辑 "or" 操作来组合两个或多个掩码数组，以获取需要的元素子集。