Дом » космос и астрономия » Что такое логическое маскирование?

Что такое логическое маскирование?

507
Последнее обновление: 2021-09-13 09:51:02


Ответить:
Маскирование в Python и науке о данных - это когда вы хотите, чтобы данные в коллекции обрабатывались на основе некоторых критериев. Используемые вами критерии обычно имеют истинный или ложный характер, отсюда и логическая часть. Логическое маскирование обычно является наиболее эффективным способом количественной оценки вложенной коллекции в коллекции. Также вопрос, что такое маскирование в Python? Маски в Python . Маски - это массив логических значений, для которых выполняется условие (примеры ниже). Эти логические массивы затем используются для сортировки в исходном массиве данных (скажем, нам нужны только значения, превышающие заданное значение). Здесь мы будем использовать numpy-массивы, которые особенно хороши для обработки данных. Точно так же, как создать массив Boolean Numpy? логический массив можно создать вручную с помощью dtype = bool при создании < б> массив . Значения, отличные от 0, None, False или пустые строки, считаются True. В качестве альтернативы numpy автоматически создает логический массив при сравнении между массивами и скалярами или между массивами такой же формы. Учитывая это, что такое логический ряд? Вы можете использовать логический индекс, серию , состоящую из значений True или False, которые соответствуют строкам в наборе данных. Значения True / False описывают, какие строки вы хотите выбрать, а именно только строки True. Что такое маскированный массив Numpy? Маскированный массив - это комбинация стандартного numpy . ndarray и маска . маска - это либо nomask, указывающий, что ни одно значение связанного массива не является недопустимым, либо массив логических значений, который определяет для каждого элемента связанный массив , является ли значение допустимым или нет.

ближайшая горячая точка
горячая классификация
Это может заинтересовать
up