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numpy.recarray-Method を使用して .csv-Inputfile からを作成しましたcsv2rec()。Inputfile とその結果としての再配列には、データのない空の行があります (resp. nan-values)。以下に示すように、最終的な配列nanの -rows を除外して、 -rows でこの再配列を複数のサブ配列にスライスしたいと考えています。nan

2 列の元の再配列:

[(1,2)
(2,2)
(nan,nan)
(nan,nan)
(4,4)
(4,3)]

nan 値のない 2 つのサブ配列:

[(1,2)
(2,2)]

と

[(4,4)
(4,3)]

これはループを使用して管理できることは知っていますが、もっとシンプルでエレガントな方法があるのではないでしょうか? さらに:各列のヘッダー情報を保持して、スライス後に列インデックスだけでなく、パラメーター名で列を参照できるようにすることは可能ですか?

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の場合2D-array:

a[~np.all(np.isnan(a),axis=1)]

構造化配列 (recarray) の場合、次のことができます。

def remove_nan(a, split=True):
    cols = [i[0] for i in eval(str(a.dtype))]
    col = cols[0]
    test = ~np.isnan(a[col])
    if not split:
        new_len = len(a[col][test])
        new = np.empty((new_len,), dtype=a.dtype)
        for col in cols:
            new[col] = a[col][~np.isnan(a[col])]
        return new
    else:
        indices = [i for i in xrange(len(a)-1) if test[i+1]!=test[i]]
        return [i for i in np.split(a, indices) if not np.isnan(i[col][0])]

nan使用せずにセリフだけを取得するsplit=False。例：

a = np.array([(1,2),(2,2),(nan,nan),(nan,nan),(4,4),(4,3)], dtype=[('test',float),('col2',float)])

remove_nan(a)

#[array([(1.0, 2.0), (2.0, 2.0)],
#      dtype=[('test', '<f8'), ('col2', '<f8')]),
# array([(4.0, 4.0), (4.0, 3.0)],
#      dtype=[('test', '<f8'), ('col2', '<f8')])]
于 2013-07-01T09:20:57.603 に答える
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scipy.ndimage.label を使用して、0 と 1 の配列で領域を取得できます。

>>> import numpy as np
>>> from scipy import ndimage
>>> nan = np.nan
>>> a = np.array([(1,2),(2,2),(nan,nan),(nan,nan),(4,4),(4,3)], dtype=[('test',float),('col2',float)])
>>> non_nan = np.logical_not(np.isnan(a['test'])).astype(int)
>>> labeled_array, num_features = ndimage.label(non_nan)
>>> for region in range(1,num_features+1):
...     #m = a[np.where(labeled_array==region)]
...     m = a[labeled_array==region]
...     print(region)
...     print(m)
...     print(m['col2'])
...
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[(1.0, 2.0) (2.0, 2.0)]
[ 2.  2.]
2
[(4.0, 4.0) (4.0, 3.0)]
[ 4.  3.]

常に 2 つのリージョンがあることがわかっている場合は、ループは必要なく、以下を参照してください。

m1 = a[labeled_array==1]
m2 = a[labeled_array==2]
于 2013-07-02T00:27:55.987 に答える
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空白をスライスするのではなく、単に削除したい場合は、選択基準が nan でないことをチェックして配列を圧縮します。ヒント、ナン<>ナン。

本当に nan でスライスしたい場合は、そのようなループを使用して Non-Nan インデックスのリストを生成し、次に choose を使用してサブ配列を生成します - それらはそのように列名を保持する必要があります。

于 2013-07-01T09:28:07.277 に答える