Python | Numpy MaskedArray.ixor()

Numpy是Python中用于科学计算的库，它提供了一个多维数组对象和一系列用于处理数组的工具。Numpy的MaskedArray是Numpy数组的扩展，它使得多维数组中的某些元素可以被标记为“屏蔽”，不参与数值计算。在这里，我们将介绍MaskedArray中的__ixor__()函数。

函数作用

MaskedArray.ixor()函数用于原地按位异或运算，它计算两个数组的相应元素的按位异或值，并将结果存储在第一个数组中。

语法格式

numpy.MaskedArray.__ixor__(self, other, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', **kwargs)

函数参数

• self：一个MaskedArray对象，表示输入的第一个数组
• other：一个数组或标量，表示需要和第一个数组进行异或运算的数组或标量
• out：一个MaskedArray对象，可选参数，表示输出结果的数组。其形状必须与输入数组之一相同（或者为空）。如果未提供，则创建一个新数组。
• where：一个条件数组或布尔值，表示仅在True位置执行操作。默认值为True。
• casting：一个字符串，表示输出的数据类型。默认值为"same_kind"。
• **kwargs：其他关键字参数。

返回值

返回一个MaskedArray对象，表示输出的结果。

示例

import numpy as np

# 创建两个MaskedArray对象
x = np.ma.array([1,2,3], mask=[False,True,False])
y = np.ma.array([1,3,3], mask=[False,False,True])

# 调用__ixor__()函数进行异或运算，并将结果存储在第一个数组中
# 需要注意的是，即使第二个数组的相应位置被屏蔽，运算结果依然会参与运算，并按照相应的规则返回结果。
x.__ixor__(y)

# 输出结果
print(x)  # [0 3 0]

从上面的例子可以看出，x中的第一个和第三个位置在运算结果中都被屏蔽了。这是因为按照异或的规则，“1 ^ 1 = 0”，“2 ^ 3 = 1”，“3 ^ 3 = 0”。因此，运算结果为[0 3 0]，其中第一个和第三个位置被标记为屏蔽成为了0。