np.ma函数
np.ma 函数是 NumPy 库中的一组用于处理掩码数组的函数。在数据分析和科学计算中，数据的缺失和异常值是非常常见的问题。使用 np.ma 函数可以非常方便地处理这类问题。
本文将介绍 np.ma 函数的使用方法，包括创建掩码数组、对掩码数组进行运算、以及处理掩码数组中的缺失值和异常值。
一、创建掩码数组
创建掩码数组的方法很简单，只需要调用 np.ma.masked_array() 函数即可。该函数接受两个参数：数据数组和掩码数组。
掩码数组是一个与数据数组形状相同的布尔数组，其中 True 表示该位置的数据应该被掩盖，False 表示该数据有效。如果数据数组中的某个位置被掩盖，那么在计算时会被忽略掉。
下面是一个简单的示例，创建一个掩码数组并使用 np.sum() 函数计算数组中所有有效的元素之和。
``` python import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask = np.array([False, False, False, True, True]) masked_x = np.ma.masked_array(x, mask) print(np.sum(masked_x)) ```
输出结果为：6。掩盖了最后两个元素，只计算了前三个元素的和。
二、对掩码数组进行运算
np.ma 函数支持对掩码数组进行各种运算，例如加减乘除、比较、统计函数等等。
如果两个掩码数组的位置相同，则进行相应的运算，否则该位置的结果将被设为掩盖。
下面以加法运算为例：
``` python import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask = np.array([False, False, True, False, True]) y = np.array([2, 3, 1, 5, 2]) mask_y = np.array([False, False, True, True, False])
masked_x = np.ma.masked_array(x, mask) masked_y = np.ma.masked_array(y, mask_y)
print(masked_x + masked_y) ```
输出结果为：
``` [3 5 -- 9 --] ```
第三个元素被掩盖了，因为 x 和 y 在这个位置上都被掩盖了。
统计函数也是 np.ma 函数的一大特点，比如求平均值、方差、标准差等等。这些函数都是忽略掉被掩盖的元素的。
例如计算掩码数组中所有有效值的平均值，可以使用 np.mean() 函数：
``` python import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask = np.array([False, False, True, False, True])
masked_x = np.ma.masked_array(x, mask)
an(masked_x)) ```
输出结果为：2.6666666666666665。只计算了前三个元素。
三、处理缺失值和异常值
np.ma 函数还提供了一些常用的函数，用于处理掩码数组中的缺失值和异常值。
1. np.ma.masked_invalid() 函数
np.ma.masked_invalid() 函数是用来解决“不可用值”的问题。在进行数学计算时，有些时候会得到无穷大、NaN（Not a Number）等不可用的结果。
例如：
``` python import numpy as np
x = np.array([1.0, 2.0, 0.0]) y = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
result = x/y print(result) ```
输出结果为：[inf inf nan]
其中 inf 是正无穷大，nan 表示无效值。
为了避免这些不可用值出现，我们可以使用 np.ma.masked_invalid() 函数将不可用值设为掩盖。
``` python import numpy as np
x = np.array([1.0, 2.0, 0.0]) y = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
result = x/y masked_result = np.ma.masked_invalid(result) print(masked_result) ```
输出结果为：[-- -- --]。被掩盖掉了所有的不可用值。
2. np.ma.masked_greater() 和 np.ma.masked_less() 函数
np.ma.masked_greater() 和 np.ma.masked_less() 函数是用来掩盖掉大于/小于某个特定值的元素。
例如：
``` python import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask_greater = np.ma.masked_greater(x, 3) mask_less = np.ma.masked_less(x, 3)
print(mask_greater) print(mask_less) ```
输出结果为：
``` [1 2 3 -- --] [-- -- -- 4 5] ```
mask_greater 掩盖了大于 3 的元素，mask_less 掩盖了小于 3 的元素。
3. np.ma.masked_outside() 函数
np.ma.masked_outside() 函数是用来掩盖掉指定范围外的元素，它接受两个参数，表示需要保留的范围。
例如：
``` python import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mask = np.ma.masked_outside(x, 2, 4)
print(mask) ```
输出结果为：[-- -- 3 4 --]。掩盖了小于 2 和大于 4 的元素。
>numpy库中出数组的唯一值

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