返回非NA值numpy数组的所有行索引答案

【问题标题】：Return all row indices of non-NA values numpy array返回非NA值numpy数组的所有行索引
【发布时间】：2018-07-02 19:22:35
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，其中包含很多 NaN 值，并且在某些行中是非 NA 值。

现在，我想获取具有非 NA 值（即数值）的行的所有索引，并希望从不同的 numpy 数组中提取这些特定行索引的值。所以我们有：

Y_test，一个长度为 698 的 np 数组，在某些行上有数值

Y_test
array([ nan,  13.,  nan,  10.,  nan])

Y_pred，一个长度为 698 的 np 数组，每行都有数值

Y_pred
array([ 0.96,  0.57,  0.33,  0.43,  0.83])

我只想在 np_array1 中具有数值的行的索引上提取 np_array2 的数值。

例如：

array([ 0.57, 0.43])

我这样做是为了计算 Y_test 的非 NA 行与 Y_pred 的相应行之间的误差。

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

请发布示例数组，以便用户演示您的问题的解决方案。
只需创建一个掩码mask = ~np.isnan(array_with_nans) 并使用array_with_nans[mask]、array_without_nans[mask] 为您的数组建立索引。如果您确实需要索引：np.flatnonzero(mask)。如果您还想排除+/-inf，请使用mask = np.isfinite(array_with_nans)

【解决方案1】：

您可以使用isnan 来查找数组为nan 的索引，然后使用逆向。

np.isnan(Y_test)
array([ True, False,  True, False,  True], dtype=bool)
Y_pred[~np.isnan(Y_test)]
array([ 0.57,  0.43])

编辑

根据进一步的输入，我了解您的两个数组具有不同的大小。在这种情况下，您可以使用@PaulPanzer 指出的flatnonzero。

np.flatnonzero(~np.isnan(Y_test))
array([1, 3])
Y_pred[np.flatnonzero(~np.isnan(Y_test))]

【讨论】：