Python | Numpy MaskedArray.__divmod__

numpy.ma.MaskedArray classes una subclase de ndarray diseñada para manipular arrays numéricas con datos faltantes. Con la ayuda de Numpy MaskedArray.__divmod__ obtendremos dos arrays, una tiene elementos que se dividen por el valor que se proporciona en el método numpy.ma.__divmod__() y la segunda tiene elementos que realizan la operación de modificación con el mismo valor que se proporciona en numpy .ma.__divmod__() método.

Sintaxis: numpy.MaskedArray.__divmod__

Retorno: Retorna divmod(self, valor).

Ejemplo #1:
En este ejemplo, podemos ver que al usar el método MaskedArray.__divmod__() obtenemos dos arrays. Uno es con split con valor que se pasa como parámetro y otro con valores mod.

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

(masked_array(data = [0 0 1 1 1],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999), masked_array(data = [1 2 0 1 2],
             mask = [False False False False False],
       fill_value = 999999)
)

 
Ejemplo #2:

# import the important module in python 
import numpy as np 
      
# make an array with numpy 
gfg = np.ma.array([[1, 2, 3, 4, 5], 
                [6, 5, 4, 3, 2]]) 
      
# applying MaskedArray.__divmod__() method 
print(gfg.__divmod__(3)) 

(masked_array(data =
 [[0 0 1 1 1]
 [2 1 1 1 0]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999), masked_array(data =
 [[1 2 0 1 2]
 [0 2 1 0 2]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False False False]],
       fill_value = 999999)
)