Python | Numpy MaskedArray.ipow()

在Numpy中，存在一种被称为"遮蔽数组"（Masked Array）的数据类型，可以处理缺失值（missing values）的情况，并且可以支持数组的高级操作。其中，MaskedArray类提供了许多针对数组的数学运算，比如__ipow__()方法，用于就地执行幂运算。

语法格式

numpy.ma.MaskedArray.__ipow__(self, other, fill_value=None)

参数说明

• self：要进行操作的 MaskedArray 数组。
• other：exponent 数组。
• fill_value：与缺失值有关的数组。

返回值

返回操作的 MaskedArray 数组。

示例

import numpy.ma as ma

data = [1, 2, 3, 4, -999, 6, 7, 8, 9]
mask = [False, False, False, False, True, False, False, False, False]
d = ma.masked_array(data, mask=mask)

d.__ipow__(2)      # 就地执行平方操作

print(d)

输出结果为：

[1 4 9 16 -- 36 49 64 81]

注意：在上面的示例中，被标记为 -999 的值被视为缺失值（missing value），并被忽略在幂运算中。

参考链接

1. Python | Numpy MaskedArray.ipow(). GeeksforGeeks. 2022-06-23.
2. numpy.ma.MaskedArray. NumPy v1.21 Manual. [2022-06-23][2].

[2]: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ma.MaskedArray.html