En muchas circunstancias, los conjuntos de datos pueden estar incompletos o contaminados por la presencia de datos no válidos. Por ejemplo, es posible que un sensor no haya podido registrar un dato o haya registrado un valor no válido. El numpy.mamódulo proporciona una forma conveniente de abordar este problema mediante la introducción de arrays enmascaradas. Las arrays enmascaradas son arrays que pueden tener entradas faltantes o no válidas.
numpy.MaskedArray.allequal()la función devuelve True si todas las entradas de a y b son iguales, usando fill_value como un valor de verdad donde una o ambas están enmascaradas.
Sintaxis:
numpy.ma.allequal(arr1, arr2, fill_value=True)Parámetros:
arr1, arr2 : [array_like] Arreglos de entrada para comparar.
fill_value: [bool, opcional] Si los valores enmascarados en arr1 o arr2 se consideran iguales (Verdadero) o no (Falso).Devuelve: [bool] Devuelve True si las dos arrays son iguales dentro de la tolerancia dada, False de lo contrario. Si alguna de las arrays contiene NaN, se devuelve False.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.allequal() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating 1st input array
in_arr1 = geek.array([1e8, 1e-5, -15.0])
print ("1st Input array : ", in_arr1)
# Now we are creating 1st masked array by making third entry as invalid.
mask_arr1 = ma.masked_array(in_arr1, mask =[0, 0, 1])
print ("1st Masked array : ", mask_arr1)
# creating 2nd input array
in_arr2 = geek.array([1e8, 1e-5, 15.0])
print ("2nd Input array : ", in_arr2)
# Now we are creating 2nd masked array by making third entry as invalid.
mask_arr2 = ma.masked_array(in_arr2, mask =[0, 0, 1])
print ("2nd Masked array : ", mask_arr2)
# applying MaskedArray.allequal method
out_arr = ma.allequal(mask_arr1, mask_arr2, fill_value = False)
print ("Output array : ", out_arr)
1st Input array : [ 1.0e+08 1.0e-05 -1.5e+01] 1st Masked array : [100000000.0 1e-05 --] 2nd Input array : [1.0e+08 1.0e-05 1.5e+01] 2nd Masked array : [100000000.0 1e-05 --] Output array : False
Código #2:
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating 1st input array
in_arr1 = geek.array([2e8, 3e-5, -45.0])
print ("1st Input array : ", in_arr1)
# Now we are creating 1st masked array by making third entry as invalid.
mask_arr1 = ma.masked_array(in_arr1, mask =[0, 0, 1])
print ("1st Masked array : ", mask_arr1)
# creating 2nd input array
in_arr2 = geek.array([2e8, 3e-5, 15.0])
print ("2nd Input array : ", in_arr2)
# Now we are creating 2nd masked array by making third entry as invalid.
mask_arr2 = ma.masked_array(in_arr2, mask =[0, 0, 1])
print ("2nd Masked array : ", mask_arr2)
# applying MaskedArray.allequal method
out_arr = ma.allequal(mask_arr1, mask_arr2, fill_value = True)
print ("Output array : ", out_arr)
1st Input array : [ 2.0e+08 3.0e-05 -4.5e+01] 1st Masked array : [200000000.0 3e-05 --] 2nd Input array : [2.0e+08 3.0e-05 1.5e+01] 2nd Masked array : [200000000.0 3e-05 --] Output array : True
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA