格式化 Numpy Python 后添加数组的所有行答案

【问题标题】：Adding all the rows of an array after formating Numpy Python格式化 Numpy Python 后添加数组的所有行
【发布时间】：2021-06-09 22:15:01
【问题描述】：

如何将多维 numpy 数组的每一行的所有元素相加。我正在尝试将“--”元素转换为0，然后在之后添加所有行。我怎么能做这种事？掩码数组结果的-- 元素。

Array = np.array([[--, --, --, --, --, --, --]
 [3, 4, --, --, --, --, --]
 [--, --, 5, 7, 8, 10, --]
 [--, --, --, --, --, --, --]
 [--, --, --, --, --, --, 20]])
np.where(Array != "--", result, 0)
Array.sum(axis=0)

预期输出：

[0 7 30 0 20]

【问题讨论】：

--s 应该用引号括起来吗？ "--"
它实际上是在格式化一个数组之后给出的——对于Array中的空格。
Array = np.array([[--, --, --, --, --, --, --] [3, 4, --, --, --, --, --] [--, --, 5, 7, 8, 10, --] [--, --, --, --, --, --, --] [--, --, --, --, --, --, 20]]) 应该会抛出错误。
这是一个掩码数组还是字符串和数字的混合数组（这是一个对象数组）？如果您提供如何获得此数组，将会有所帮助。谢谢
@QWERTYL 你喜欢 Ehsan 说它是一个掩码数组

标签： python arrays function numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

import numpy as np

array = np.ma.array(
    [
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [3, 4, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 5, 7, 8, 10, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 20]
    ],
    mask=[
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
    ]
)

array = array.filled(0)
print(np.sum(array, axis=1))

或者，如果您想在填充零之前对掩码数组应用总和：

array.fill_value = 0
print(np.ma.sum(array, axis=1).filled(0))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做

>>> np.where(arr == '--', 0, arr).astype(int).sum(1)
array([ 0,  7, 30,  0, 20])

【讨论】：

这不起作用，因为-- 元素是掩码数组，抱歉更新了问题。