numpy.ma.masked_values

嘛。masked_values ( x , value , rtol = 1e-05 , atol = 1e-08 , copy = True , Shrink = True )

使用浮点相等的掩码。

返回一个 MaskedArray，在数组x中的数据大约等于value 的情况下进行屏蔽，使用 确定isclose。的默认容差 masked_values与 的默认容差相同isclose。

对于整数类型，使用精确相等，与 相同 masked_equal。

fill_value 设置为value，掩码设置为nomask如果可能。

参数：

x类似数组

要屏蔽的数组。

值浮动

掩蔽值。

rtol，atol浮动，可选

公差参数传递至isclose

复制布尔值，可选

是否返回x的副本。

收缩布尔值，可选

是否要塌陷一个充满False的面具nomask。

返回：

结果掩码数组

屏蔽x的结果大约等于value。

也可以看看

masked_where

满足条件的掩码。

masked_equal

掩码等于给定值（整数）。

例子

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = np.array([1, 1.1, 2, 1.1, 3])
>>> ma.masked_values(x, 1.1)
masked_array(data=[1.0, --, 2.0, --, 3.0],
             mask=[False,  True, False,  True, False],
       fill_value=1.1)

请注意，如果可能，请将掩码设置为。nomask

>>> ma.masked_values(x, 2.1)
masked_array(data=[1. , 1.1, 2. , 1.1, 3. ],
             mask=False,
       fill_value=2.1)

与 不同masked_equal，masked_values可以执行近似相等。

>>> ma.masked_values(x, 2.1, atol=1e-1)
masked_array(data=[1.0, 1.1, --, 1.1, 3.0],
             mask=[False, False,  True, False, False],
       fill_value=2.1)