Numpy MaskedArray.power()函数介绍

简介

Numpy包中的MaskedArray.power()函数用于对数组进行幂运算，返回一个新的数组，即原数组每个元素分别取指定次幂。需要注意的是，该函数对缺失值进行了处理，也就是说如果原数组中存在缺失值，则会将计算出的幂值设置为缺失值。

语法

numpy.ma.power(x1, x2, /[, out, where, …])

参数

• x1：表示原数组。
• x2：表示指定的幂值。

out、where等参数不是必须的，具体用法可以查看官方文档。

返回值

返回一个新的数组，该数组为原数组x1中的每个元素都取指定次幂（即x1 ** x2），如果原数组x1中存在缺失值，则将计算出的幂值设置为缺失值。

示例

import numpy as np

# 创建带有缺失值的数组
a = np.array([1, 2, -1, 4, -1, 6])
a = np.ma.masked_where(a < 0, a)

# 对数组进行幂运算
b = np.ma.power(a, 2)

print(b)

运行结果如下：

[1 4 -- 16 -- 36]

可以看到，原数组a中存在两个缺失值，因此计算出的幂值也是缺失值。

总结

Numpy MaskedArray.power()函数是对数组进行幂运算的专用函数，与Numpy中的power()函数相比，它可以对存在缺失值的数组进行运算，并保持原数组的掩码。如果需要对缺失值进行特殊处理，或者需要保留原数组的掩码，则可以使用MaskedArray.power()函数。