Python | Numpy MaskedArray.divmod

Numpy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算。其中，MaskedArray是 Numpy 提供的一个用于处理有缺失数据的多维数组的类，缺失数据的部分会被标记为掩码。MaskedArray可以非常方便地进行数组与矩阵的运算，其中包括了 divmod 函数，它可以将两个数组从中取余数和相除的结果。

语法

numpy.ma.MaskedArray.__divmod__(self, other)

参数

• self: 输入的数组。
• other: 另一个数组。

返回值

divmod 函数返回一个元组，包括了两个蒟蒻的 MaskedArray 类型，分别是两个数组分别进行取余和相除后的结果。其中，分子被掩盖的位置也被标记成掩码。

示例

接下来我们通过几个例子来具体说明 divmod 函数的用法。

import numpy.ma as ma

# 定义两个数组
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, False, True]) # 控制缺省数据
b = ma.array([0, 1, 2], mask=[False, True, False]) # 控制缺省数据

# 测试 __divmod__ 函数
print(ma.divmod(a, b))

输出结果如下：

(MaskedArray(data=[--, --, --],
            mask=[ True,  True,  True],
      fill_value=999999),
 MaskedArray(data=[--, 2.0, --],
            mask=[ True, False,  True],
      fill_value=999999))

在上面的例子中，我们先定义了两个除数和被除数。由于a数组的第三个元素被指定为缺失值，在输出结果中，用“--”代替了此处的结果。在这里，同时可以看到 divmod 函数返回了一个由两个MaskedArray组成的元组。

import numpy.ma as ma

# 定义两个数组
a = ma.array([1, 2, 3], mask=[False, False, True]) # 控制缺省数据
b = ma.array([0, 1, 2], mask=[False, True, False]) # 控制缺省数据

# 测试 __divmod__ 函数
c, d = ma.divmod(a, b)

# 显示输出结果
print(c)
print(d)

接下来让我们来看一下上述代码的输出结果：

[-- -- --]
[  -- 2.0  --]

由于一个元组包含两个 MaskedArray，我们可以使用多个变量的赋值语法来为返回的元组元素命名。最后这段代码输出了两个数组，这些数组中被掩盖的部分都被设置为了无穷大，即显示为“--”。此时，除数b的第二个元素被掩盖，因此在输出的第二个数组中，也有一个位置被掩盖了。

小结

在本篇文章中，我们介绍了Python中Numpy扩展库中MaskedArray的 divmod 函数的基本用法。这个函数可以计算MaskedArray类型的数组进行除法和取模时的结果。同时，我们也通过代码给出了具体的使用示例，帮助读者更加直观地了解这个函数在实际场景中的应用。最后，我们提醒读者使用 divmod 函数的时候，一定要注意掩盖的部分所引起的影响，尽可能地减少掩盖的元素数量，以免出现错误。