Hướng dẫn how to create mask in python - cách tạo mặt nạ trong python
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ học cách che dấu một mảng bằng một mảng khác trong Python. Khi làm việc với các mảng dữ liệu hoặc mặt nạ khung dữ liệu có thể cực kỳ hữu ích. Mặt nạ là một mảng chứa danh sách các giá trị boolean cho điều kiện đã cho. Mảng đeo mặt nạ là các mảng có các mục không hợp lệ hoặc thiếu. Show Sử dụng mặt nạ của các mảng, chúng tôi có thể dễ dàng xử lý các mục nhập bị thiếu, không hợp lệ hoặc không mong muốn trong mảng hoặc bộ dữ liệu/dataframe của chúng tôi. Mặt nạ là công việc cần thiết với danh sách các giá trị boolean, tức là đúng hoặc sai khi được áp dụng cho một mảng ban đầu để trả về yếu tố quan tâm, ở đây thực sự đề cập đến giá trị thỏa mãn điều kiện đã cho trong khi sai đề cập đến các giá trị không thỏa mãn tình trạng. Chúng ta có thể che giấu mảng bằng cách sử dụng một cái khác bằng cách sử dụng các chức năng sau:-
Các bước cần thiết
Ví dụ 1: Mặt nạ mảng đầu tiên bằng cách sử dụng mảng thứ hai first array using the second array Trong ví dụ trên, chúng tôi đang che giấu mảng thứ nhất bằng cách sử dụng mảng thứ hai trên cơ sở điều kiện mỗi phần tử của mảng 7 mod 7 là đúng, các phần tử đáp ứng điều kiện ở các phần tử chỉ mục đó được che trong mảng đầu tiên. Vì chúng tôi có mảng1 = [1,2,4,5,7,8,9] và mảng2 = [10,12,14,5,7,0,13], chúng tôi đã đưa ra điều kiện mảng2%7 nên Mảng2 phần tử 14, 7 và 0 thỏa mãn điều kiện và chúng có mặt ở chỉ số 2,4 và 5 vì vậy tại cùng một chỉ số trong các phần tử Array1 được che dấu nên mảng kết quả chúng ta có [4 7 8]. Python
Output: Ví dụ 2: Mặt nạ mảng thứ hai bằng mảng đầu tiên Trong ví dụ trên, chúng tôi đang che giấu mảng thứ hai bằng mảng thứ nhất, tạo ra mảng điều kiện1 Vì chúng ta có mảng1 = [1,2,4,5,7,8,9] và mảng2 = [10,12,14,5,7,0,13], vì vậy trong các phần tử ARRAY1 1,2 và 4 ít hơn so với 5 chúng có mặt ở chỉ mục 0,1 và 2, do đó, phần tử này thỏa mãn điều kiện nên trong Array2, các phần tử có cùng chỉ mục được che dấu và chúng tôi đang sử dụng hàm numpy.ma.com được điều trị giá trị không mặt nạ. & nbsp; để chúng ta có [5 7 0 10] sau khi che giấu. & nbsp; Python
Các
Output: Ví dụ 3: Mặt nạ mảng thứ nhất bằng hàm thứ hai mặc dù getmask () Trong ví dụ trên, để tạo mặt nạ của mảng thứ nhất bằng cách sử dụng mảng thứ hai, trước tiên chúng tôi đang tạo mặt nạ của mảng thứ hai bằng cách đưa ra điều kiện AR2%3 cho AR2. Sau đó, chúng tôi đang sử dụng hàm numpy.ma.getmask () trong đó chúng tôi đang chuyển kết quả của mặt nạ được tạo, sau đó chúng tôi đang tạo mặt nạ của mảng đầu tiên bằng cách sử dụng numpy.ma.masked_array () trong đó vượt qua AR1 và vượt qua mặt nạ = res_mask là mặt nạ của mảng2. Theo cách này, chúng ta có thể làm mặt nạ của một mảng bằng một mảng khác. Python
Các
Output: Ví dụ 3: Mặt nạ mảng thứ nhất bằng hàm thứ hai mặc dù getmask () Trong ví dụ trên, để tạo mặt nạ của mảng thứ nhất bằng cách sử dụng mảng thứ hai, trước tiên chúng tôi đang tạo mặt nạ của mảng thứ hai bằng cách đưa ra điều kiện AR2%3 cho AR2. Sau đó, chúng tôi đang sử dụng hàm numpy.ma.getmask () trong đó chúng tôi đang chuyển kết quả của mặt nạ được tạo, sau đó chúng tôi đang tạo mặt nạ của mảng đầu tiên bằng cách sử dụng numpy.ma.masked_array () trong đó vượt qua AR1 và vượt qua mặt nạ = res_mask là mặt nạ của mảng2. Theo cách này, chúng ta có thể làm mặt nạ của một mảng bằng một mảng khác. Python
Các
Output: Làm thế nào để bạn che dấu một giá trị trong Python?Để che dấu một mảng trong đó dữ liệu chính xác bằng giá trị, hãy sử dụng phương thức numpy.ma.masked_object () trong python numpy. Hàm này tương tự như Masked_Values, nhưng chỉ phù hợp với các mảng đối tượng: Đối với điểm nổi, hãy sử dụng Masked_Values thay thế.use the numpy. ma. masked_object() method in Python Numpy. This function is similar to masked_values, but only suitable for object arrays: for floating point, use masked_values instead.
Làm cách nào để che dấu một hình ảnh trong Python?Mặt nạ hình ảnh bằng Python Opencv.. Tạo một khung vẽ màu đen với cùng kích thước với hình ảnh và đặt tên nó như mặt nạ .. Thay đổi các giá trị của mặt nạ bằng cách vẽ bất kỳ hình nào trong hình ảnh và cung cấp cho nó một màu trắng .. Thực hiện thao tác thêm bitwise trên hình ảnh với mặt nạ .. Làm thế nào để bạn áp dụng mặt nạ vào một mảng trong Python?Sử dụng hàm Masked_where (): Truyền hai mảng trong hàm dưới dạng tham số sau đó sử dụng Numpy.MA.Chức năng Masked_where () trong đó vượt qua điều kiện để che giấu và mảng để được che dấu..... Sử dụng hàm nasked_where (), getmask () và masked_array (): Truyền hai mảng trong hàm dưới dạng tham số sau đó sử dụng Numpy.MA .. Mặt nạ có nghĩa là gì trong Python?Mảng đeo mặt nạ là các mảng có thể bị thiếu hoặc không hợp lệ.Mô-đun Numpy.MA cung cấp một sự thay thế gần như công việc cho Numpy hỗ trợ các mảng dữ liệu bằng mặt nạ.arrays that may have missing or invalid entries. The numpy.ma module provides a nearly work-alike replacement for numpy that supports data arrays with masks. |