从矩阵中删除nan元素

IIUC,您可以使用布尔索引 np.isnan 保留切片。可能有一些更巧妙的方法可以做到这一点,但从以下几点开始:

>>> eq = np.zeros((5,6)) + np.nan
>>> eq[2:4, 1:3].flat = [1,np.nan,3,4]
>>> eq
array([[ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,   1.,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,   3.,   4.,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

您可以使用以下方法选择包含数据的行和列

>>> eq = eq[:,~np.isnan(eq).all(0)]
>>> eq = eq[~np.isnan(eq).all(1)]
>>> eq
array([[  1.,  nan],
       [  3.,   4.]])

短而甜,

eq1_c = eq1[~np.isnan(eq1)]

np.isnan 返回可用于索引原始数组的布尔数组。接受它的否定,你会得到非nan值。

一个选项是手动遍历网格并检查Nan值。Nan值很容易发现,因为将其与自身进行比较将导致False。例如,可以使用此选项将所有“南”值设置为0.0。

for x in xrange(len(eq1)):
    for y in xrange(len(eq1[x])):
        v = eq1[x][y]
        if v!=v:
            eq1[x][y] = 0.0