极客笔记Numpy 为什么Numpy的掩码数组很有用
在本文中，我们将介绍什么是NumPy掩码数组，并且说明为什么它们比普通数组更有用。在许多情况下，你可能需要在数组中标记某些元素为无效值或缺失值。此时掩码数组就能派上用场。
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什么是掩码数组？
掩码数组是一个带有额外布尔数组的数组，该布尔数组指示了相应位置是否有效。因此，掩码数组允许你轻松地在数组中标记缺失值或无效值。
例如，我们可以使用掩码数组来表示一个人每天消耗的卡路里数，其中某个值缺失或无效。如下所示：
import numpy as np
calories = np.array([100, 200, 300, -1, 400, 500])
mask = np.ma.masked_values(calories, -1)
print(mask)
输出：
[100 200 300 -- 400 500]
在这里，我们设置数组中的-1为无效值，然后使用masked_values()函数创建一个新的掩码数组mask。
现在，可以使用掩码数组来计算平均卡路里摄入量，而不用担心缺失值会影响平均值的计算结果。如下所示：
print(np.mean(mask))
输出：
300.0
在这个例子中，平均卡路里摄入量是300，第4个值被标记为无效值。
为什么掩码数组如此有用？
掩码数组有助于处理缺失数据情况。下面是一些掩码数组的重要用途：
1. 统计和计算
掩码数组使得统计和计算缺失数据更加容易。例如，在上面例子中，使用掩码数组可直接计算卡路里摄入量的平均值，而无需手动处理无效值。
2. 减少后续计算的错误
当你要进行复杂或涉及多个数组的计算时，掩码数组可以避免后续计算的错误。例如，如果你要将两个数组相加或减去一个数组中的另一个数组，掩码数组将确保任何无效值都不会传递到下一个计算步骤中。
3. 可视化缺失值
掩码数组可使缺失数据可视化。使用matplotlib可视化库，你可以将缺失数据与有效数据明显区分开，从而更容易地分析数据，如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])
plt.plot(x, np.ma.masked_invalid(y), 'bo-')
plt.show()
在这个例子中，我们使用masked_invalid()函数将无效值覆盖为掩码值，并使用matplotlib库在掩码数组和有效数据之间进行区分。这样，我们可以更好地可视化和分析数据。
总结
在本文中，我们学习了什么是掩码数组，以及如何用它们来解决缺失值问题。掩码数组清晰地标识了无效值和缺失值，带来了许多优点，如更容易的数据处理和复杂计算的错误避免。此外，我们还学习了如何使用matplotlib库将缺失值与有效值区分开来，以便更好地可视化和分析数据。因此，学习掩码数组对于数据分析和处理来说，是非常有用的技能。