Función Numpy MaskedArray.reshape() | Python

numpy.MaskedArray.reshape()La función se usa para dar una nueva forma a la array enmascarada sin cambiar sus datos. Devuelve una array enmascarada que contiene los mismos datos, pero con una nueva forma. El resultado es una vista de la array original; si esto no es posible, se genera un ValueError.

Sintaxis: numpy.ma.reshape(shape, order)

Parámetros:

forma: [int o tupla de enteros] La nueva forma debe ser compatible con la forma original.
orden: [‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’, opcional] De forma predeterminada, se utiliza el orden de índice ‘C’.
–> Los elementos de a se leen usando este orden de índice.
–> ‘C’ significa indexar los elementos en orden similar a C, con el índice del último eje cambiando más rápido, de regreso al índice del primer eje cambiando más lento.
–> ‘F’ significa indexar los elementos en un orden de índice similar a Fortran, con el primer índice cambiando más rápido y el último índice cambiando más lento.
–> ‘A’ significa leer los elementos en orden de índice similar a Fortran si m es Fortran contiguo en la memoria, de lo contrario, en orden similar a C.
–> ‘K’ significa leer los elementos en el orden en que ocurren en la memoria, excepto para invertir los datos cuando los pasos son negativos.

Retorno: [array_reformada] Una nueva vista de la array.

Código #1:

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.reshape() 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]) 
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 =[1, 0, 1, 0]) 
print ("Masked array : ", mask_arr) 
    
# applying MaskedArray.reshape methods to make  
# it a 2d masked array
out_arr = mask_arr.reshape(2, 2) 
print ("Output 2D masked array : ", out_arr) 
Producción:

Input array :  [ 1  2  3 -1]
Masked array :  [-- 2 -- -1]
Output 2D masked array :  [[-- 2]
 [-- -1]]

Código #2:

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.reshape() 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([[[ 2e8, 3e-5]], [[ -45.0, 2e5]]])
print ("Input array : ", in_arr)
     
# Now we are creating a masked array. 
# by making one entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[[ 1, 0]], [[ 0, 0]]]) 
print ("3D Masked array : ", mask_arr) 
    
# applying MaskedArray.reshape methods to make  
# it a 2d masked array
out_arr = mask_arr.reshape(1, 4) 
print ("Output 2D masked array : ", out_arr) 
print()
  
# applying MaskedArray.reshape methods to make  
# it a 1d masked array
out_arr = mask_arr.reshape(4, ) 
print ("Output 1D masked array : ", out_arr)  
Producción:

Input array :  [[[ 2.0e+08  3.0e-05]]

 [[-4.5e+01  2.0e+05]]]
3D Masked array :  [[[-- 3e-05]]

 [[-45.0 200000.0]]]
Output 2D masked array :  [[-- 3e-05 -45.0 200000.0]]

Output 1D masked array :  [-- 3e-05 -45.0 200000.0]

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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