在Python中，numpy是一个非常常用的库，它提供了对于多维数组等操作的支持。在处理数据时，数据的缺失是一个常见的问题，我们可以使用numpy中的getmask函数来处理缺失值，达成数据清洗的目的。
getmask函数的作用是用来判断一个numpy数组的掩码是否可用（非空）。如果掩码可用，即数组中没有任何一个元素是缺失的，那么返回一个单一的False；反之，则返回一个与输入数据大小完全一致的布尔型数组，其中True表示数据缺失，False表示数据可用。
接下来，我们通过代码来演示一下getmask函数的使用。假设有以下的一个二维数组：
[[ 0.59379014 0.13582195 0.73622285]
[ nan 0.35587069 0.66198155]
[ 0.33834898 nan 0.10651435]
[ 0.41090544 0.75478536 0.8831848 ]
[ 0.15040125 0.84207753 0.62980446]]
在这个数组中，有两个缺失值，对于这些缺失值我们可以使用getmask函数来进行处理：
import numpy as np
arr = np.array([[ 0.59379014, 0.13582195, 0.73622285],
[ np.nan, 0.35587069, 0.66198155],
[ 0.33834898, np.nan, 0.10651435],
[ 0.41090544, 0.75478536, 0.8831848 ],
[ 0.15040125, 0.84207753, 0.62980446]])
mask = np.ma.getmask(np.ma.masked_invalid(arr))
print(mask)
输出结果为：
[[False False False]
[ True False False]
[False True False]
[False False False]
[False False False]]
在这个例子中，我们使用了numpy中的ma模块（numpy中的掩码数组），将数组中的缺失值变成了掩码数组中的True值。
除了numpy.ma.masked_invalid外，numpy库中还有很多函数能够处理掩码，如：
numpy.ma.masked_less、numpy.ma.masked_greater、numpy.ma.masked_where等等。这些函数通过定义掩码的方式对于数据进行清洗处理，是数据清洗的重要手段之一。
总结一下，getmask()函数可判断一个numpy数组的掩码是否可用。本文通过介绍numpy各类掩码函数中的一个函数getmask()，向大家展示了如何使用掩码来处理数据中的缺失值。掩码数组对于数据的清洗和处理起到了重要的作用，提高了数据的质量，也提高职业人士的工作效率。
