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Numpy行屏蔽

numpy python

Vibhutha Kumarage · 技术社区 · 9 年前

>>> d1
array([[  0.,   1.,   2.,  nan,   4.,   5.,  nan,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  nan,  12.,  13.,  nan,  15.],
       [ 16.,  17.,  18.,  nan,  20.,  21.,  nan,  23.],
       [ 24.,  25.,  26.,  nan,  28.,  29.,  30.,  31.],
       [ 32.,  33.,  34.,  35.,  36.,  37.,  38.,  39.],
       [ 40.,  41.,  42.,  43.,  44.,  45.,  46.,  47.],
       [ 48.,  49.,  50.,  51.,  52.,  53.,  54.,  55.],
       [ 56.,  57.,  58.,  59.,  60.,  61.,  62.,  63.]])

面具这将使整行成为 False

>>> mask
array([[False, False, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False, False],
       [False, False, False, False, False, False, False, False],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

我试着用下面的口罩,但没用。

mask = NaN not in d1[,:]

有人能帮我解决这个问题吗?

3 回复 | 直到 9 年前

Divakar 9 年前

这里有几种方法-

np.repeat(~np.isnan(d1).any(1,keepdims=1),d1.shape[1],axis=1)
~np.isnan(d1).any(1,keepdims=1)*([True]*d1.shape[1])
np.tile(~np.isnan(d1).any(1,keepdims=1),d1.shape[1])
np.broadcast_to(~np.isnan(d1).any(1,keepdims=1), d1.shape)
np.broadcast_to(~np.isnan(d1).any(1), d1.shape).T

azalea 9 年前

numpy.vectorize

mask = lambda x: False if numpy.nan else True
array_mask = numpy.vectorize(mask)
masked_d1 = array_mask(d1)

Abdel Wahab Turkmani 9 年前

d2 = np.asarray([x for x in d1 if not np.isnan(x.sum())])

使用列表理解(这会删除带有NaN的行,而不会将其替换为False,因为这是一个浮点数组)

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