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.anom()función Calcula las anomalías (desviaciones de la media aritmética) a lo largo del eje dado. Devuelve una array de anomalías, con la misma forma que la entrada y donde la media aritmética se calcula a lo largo del eje dado.
Sintaxis:
numpy.MaskedArray.anom(axis=None, dtype=None)Parámetros:
axis : [int o None] Eje sobre el que se toman las anomalías.
dtype : [ dtype, opcional] Tipo a usar para calcular la varianza.Retorno: [ndarray] una serie de anomalías.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.anom() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([1, 2, 3, -1, 5])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array
# by making third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[0, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.anom methods to mask array
out_arr = mask_arr.anom()
print ("Output anomalies array : ", out_arr)
Input array : [ 1 2 3 -1 5] Masked array : [1 2 -- -1 5] Output anomalies array : [-0.75 0.25 -- -2.75 3.25]
Código #2:
# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.anom() method
# importing numpy as geek
# and numpy.ma module as ma
import numpy as geek
import numpy.ma as ma
# creating input array
in_arr = geek.array([10, 20, 30, 40, 50])
print ("Input array : ", in_arr)
# Now we are creating a masked array by making
# first and third entry as invalid.
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[1, 0, 1, 0, 0])
print ("Masked array : ", mask_arr)
# applying MaskedArray.anom methods to mask array
out_arr = mask_arr.anom()
print ("Output anomalies array : ", out_arr)
nput array : [10 20 30 40 50] Masked array : [-- 20 -- 40 50] Output anomalies array : [-- -16.666666666666664 -- 3.3333333333333357 13.333333333333336]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA