pylab直方图摆脱nan答案

【问题标题】：pylab histogram get rid of nanpylab直方图摆脱nan
【发布时间】：2013-10-06 01:42:45
【问题描述】：

当我的某些数据包含“非数字”值时，我无法制作直方图。我可以通过使用 numpy 中的nan_to_num 来消除错误，但是我得到了很多零值，这也会弄乱直方图。

pylab.figure()
pylab.hist(numpy.nan_to_num(A))
pylab.show()

所以想法是创建另一个数组，其中所有 nan 值都消失了，或者只是以某种方式在直方图中屏蔽它们（最好使用一些内置方法）。

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib histogram nan

【解决方案1】：

使用A[~np.isnan(A)] 从数组中删除np.nan 值，这将选择A 中不是nan 的所有条目，因此在计算直方图时它们将被排除。以下是如何使用它的示例：

>>> import numpy as np
>>> import pylab

>>> A = np.array([1,np.nan, 3,5,1,2,5,2,4,1,2,np.nan,2,1,np.nan,2,np.nan,1,2])

>>> pylab.figure()
>>> pylab.hist(A[~np.isnan(A)])
>>> pylab.show()

【讨论】：

行得通，谢谢（我只能在 4 分钟内接受您的回答）不完全确定您在文档中的何处找到 ~ 声明，但它行得通
@usethedeathstar Here's the ~ 和 here are all of the bitwise operators as implemented in numpy
如果您不知道~ 运算符，您可以使用A[np.isfinite(A)]，这可能是您想要的更多。
请注意，在 numpy 之外，~ 与 ! (not) 不同，~ 有时会返回您不期望的内容（例如 -2，其中计算为True)。请使用!，或者最好拼出not