111

2D numpy 配列があります。この配列の値の一部はNaN. この配列を使用して特定の操作を実行したいと考えています。たとえば、次の配列を考えてみましょう。

[[   0.   43.   67.    0.   38.]
 [ 100.   86.   96.  100.   94.]
 [  76.   79.   83.   89.   56.]
 [  88.   NaN   67.   89.   81.]
 [  94.   79.   67.   89.   69.]
 [  88.   79.   58.   72.   63.]
 [  76.   79.   71.   67.   56.]
 [  71.   71.   NaN   56.  100.]]

各行を一度に 1 つずつ取得し、逆の順序で並べ替えて、行から最大 3 つの値を取得し、それらの平均を取得しようとしています。私が試したコードは次のとおりです。

# nparr is a 2D numpy array
for entry in nparr:
    sortedentry = sorted(entry, reverse=True)
    highest_3_values = sortedentry[:3]
    avg_highest_3 = float(sum(highest_3_values)) / 3

これは、 を含む行では機能しませんNaN。私の質問は、2D numpy 配列のすべての値をゼロに変換しNaNて、並べ替えやその他のことをしようとしているときに問題がないようにする簡単な方法があるかどうかです。

4

9 に答える 9

166

A2D配列はどこにありますか：

import numpy as np
A[np.isnan(A)] = 0

この関数isnanは、値がどこにあるかを示すブール配列を生成しNaNます。ブール配列を使用して、同じ形状の配列にインデックスを付けることができます。マスクのように考えてください。

于 2011-02-26T01:16:44.370 に答える
138

これは機能するはずです：

from numpy import *

a = array([[1, 2, 3], [0, 3, NaN]])
where_are_NaNs = isnan(a)
a[where_are_NaNs] = 0

上記の場合、where_are_NaNsは次のとおりです。

In [12]: where_are_NaNs
Out[12]: 
array([[False, False, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)
于 2011-02-26T01:18:45.303 に答える
48

nan_to_num()はどうですか？

于 2011-02-26T01:28:29.330 に答える
1

nan が nan と等しくなることはありません

if z!=z:z=0

2D配列の場合

for entry in nparr:
    if entry!=entry:entry=0
于 2015-12-10T19:03:48.263 に答える
-8

あなたの目的のために、すべてのアイテムが次のように保存されstr、使用しているとおりに並べ替えを使用し、最初の要素を確認して「0」に置き換える場合

>>> l1 = ['88','NaN','67','89','81']
>>> n = sorted(l1,reverse=True)
['NaN', '89', '88', '81', '67']
>>> import math
>>> if math.isnan(float(n[0])):
...     n[0] = '0'
... 
>>> n
['0', '89', '88', '81', '67']
于 2011-02-26T01:22:32.870 に答える