我想在 2D numpy 数组上应用掩码。但它不能正常工作。假设我有
val(lat, lon) ---> my 2D array (20, 30)
Mask_lat = np.ma.masked_array(lat, mask=latmask) ---> masked lat (5,)
Mask_lon = np.ma.masked_array(lon, mask =lonmask) ---> masked lon (8,)
Maks_val = np.ma.masked_array(val, mask=mask_lat_lon) ---> ?
我不知道我怎么能通过一个正确的mask_lat_lon被屏蔽val (5,8)。如果有人指导我，我将不胜感激。
先感谢您。
在OLS形式的StatsModels中,results.summary显示回归结果的摘要(例如AIC,BIC,R平方,......).
有没有办法在sklearn.linear_model.ridge中有这个汇总表？
如果有人指导我,我很感激.谢谢.
我有一个NetCDF文件,其中包含许多变量(1d,2d,3d和4d).我想为其中一个3d变量添加一个新维度.
为了更清楚,假设:
我有一个3d变量:A(d1,d2,d3)
我想要4d变量:A(d1,d2,d3,d4)
实际上,d4是我想要添加到变量中的新维度.我的文件中没有d4.我知道它只有一个价值.
如果有人指导我,我将不胜感激.