numpy：使用运算符 - 使用包含 None 的数组

Question

我有一个数字列表，我将其放入一个 numpy 数组中：

>>> import numpy as np
>>> v=np.array([10.0, 11.0])

然后我想从数组中的每个值中减去一个数字。使用 numpy 数组可以这样做：

>>> print v - 1.0
[  9.  10.]

不幸的是，我的数据经常包含缺失值，由None 表示。对于此类数据，我收到此错误：

>>> v=np.array([10.0, 11.0, None])
>>> print v - 1.0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

对于上面的例子，我想得到的是：

 [  9.  10.  None]

我怎样才能以简单有效的方式实现它？

Answer 1

我的建议是使用掩码数组：

v = np.ma.array([10., 11, 0],mask=[0, 0, 1])
print v - 10
>>> [0.0 1.0 --]

或NaN

v = np.array([10.,11,np.nan])
print v - 10
>>> [  0.   1.  nan]

我实际上更喜欢将 NaN 作为缺失数据指示符。