Enmascaramiento En python y ciencia de datos, es cuando desea que los datos se manipulen en una colección según ciertos criterios. Los criterios que utiliza suelen ser de naturaleza verdadera o falsa, por lo tanto, el booleano parte. Enmascaramiento booleano suele ser la forma más eficiente de cuantificar una subcolección dentro de una colección.
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Del mismo modo, la gente pregunta, ¿qué es el enmascaramiento en Python?
Máscaras de pitón . Máscaras son una matriz de valores booleanos para los que se cumple una condición (ejemplos a continuación). Estas matrices booleanas se utilizan luego para ordenar en la matriz de datos original (digamos que solo queremos valores mayores que un valor dado). Aquí usaremos matrices numpy que son particularmente útiles para administrar datos.
Junto a lo anterior, ¿cómo se crea una matriz booleana Numpy? A matriz booleana puede ser establecido manualmente usando dtype= zumbido cuando crear el desplegar . Los valores distintos de 0, Ninguno, Falso o cadenas vacías se consideran Verdaderos. Alternativamente, entumecido automáticamente creado a matriz booleana cuando se hacen comparaciones entre Cuadros y escalares o entre Cuadros de la misma forma.
Además, ¿qué es una secuencia booleana?
Puedes usar un booleano índice, un Serie compuesto por valores Verdadero o Falso que corresponden a filas en el conjunto de datos. Los valores verdadero/falso describen las filas que desea seleccionar, es decir, solo filas verdaderas.
¿Qué es una matriz oculta Numpy?
A mesa oculta es la combinación de una norma entumecido . ndarray y un máscara . A máscara es nomask , lo que indica que no hay valor del valor asociado desplegar no es válido, o un desplegar de booleanos que determina para cada elemento de la desplegar si el valor es válido o no.