numpy.ma.调整大小

嘛。调整大小( x , new_shape )

返回具有指定大小和形状的新掩码数组。

这是该函数的屏蔽等效项numpy.resize。新数组填充了x的重复副本（按照数据在内存中存储的顺序）。如果x被屏蔽，则新数组将被屏蔽，并且新掩码将是旧掩码的重复。

也可以看看

numpy.resize

顶级 NumPy 模块中的等效函数。

例子

>>> import numpy.ma as ma
>>> a = ma.array([[1, 2] ,[3, 4]])
>>> a[0, 1] = ma.masked
>>> a
masked_array(
  data=[[1, --],
        [3, 4]],
  mask=[[False,  True],
        [False, False]],
  fill_value=999999)
>>> np.resize(a, (3, 3))
masked_array(
  data=[[1, 2, 3],
        [4, 1, 2],
        [3, 4, 1]],
  mask=False,
  fill_value=999999)
>>> ma.resize(a, (3, 3))
masked_array(
  data=[[1, --, 3],
        [4, 1, --],
        [3, 4, 1]],
  mask=[[False,  True, False],
        [False, False,  True],
        [False, False, False]],
  fill_value=999999)

无论输入类型如何，始终返回 MaskedArray。

>>> a = np.array([[1, 2] ,[3, 4]])
>>> ma.resize(a, (3, 3))
masked_array(
  data=[[1, 2, 3],
        [4, 1, 2],
        [3, 4, 1]],
  mask=False,
  fill_value=999999)