在掩码数组上执行block_reduce的等价物,可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码,演示如何在Python中实现在掩码数组上执行block_reduce的等价物:
import numpy as np
def block_reduce_equivalent(data, mask, func):
result = np.zeros_like(data)
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(data.shape[1]):
if mask[i, j]:
result[i, j] = func(data[i, j])
return result
# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mask = np.array([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])
# 求和函数作为聚合函数
sum_func = np.sum
# 执行block_reduce的等价物
result = block_reduce_equivalent(data, mask, sum_func)
print(result)
在上述示例中,我们使用了NumPy库来处理数组操作。首先定义了一个block_reduce_equivalent函数,接受原始数据数组data、掩码数组mask和聚合函数func作为参数。然后创建一个与原始数据数组相同大小的结果数组result,并遍历掩码数组和原始数据数组,对于掩码数组中为True的元素,使用聚合函数对原始数据数组的对应元素进行聚合操作,并将结果存储到结果数组中。最后返回结果数组。
这个示例中使用了NumPy的sum函数作为聚合函数,可以根据实际需求选择其他聚合函数,例如mean、max、min等。
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