用中值替换numpy数组中的零答案

【问题标题】：replace zeroes in numpy array with the median value用中值替换numpy数组中的零
【发布时间】：2013-06-08 00:34:25
【问题描述】：

我有一个这样的 numpy 数组：

foo_array = [38,26,14,55,31,0,15,8,0,0,0,18,40,27,3,19,0,49,29,21,5,38,29,17,16]

我想用整个数组的中值替换所有的零（其中零值不包含在中值的计算中）

到目前为止，我正在做这件事：

foo_array = [38,26,14,55,31,0,15,8,0,0,0,18,40,27,3,19,0,49,29,21,5,38,29,17,16]
foo = np.array(foo_array)
foo = np.sort(foo)
print "foo sorted:",foo
#foo sorted: [ 0  0  0  0  0  3  5  8 14 15 16 17 18 19 21 26 27 29 29 31 38 38 40 49 55]
nonzero_values = foo[0::] > 0
nz_values = foo[nonzero_values]
print "nonzero_values?:",nz_values
#nonzero_values?: [ 3  5  8 14 15 16 17 18 19 21 26 27 29 29 31 38 38 40 49 55]
size = np.size(nz_values)
middle = size / 2
print "median is:",nz_values[middle]
#median is: 26

有没有一种巧妙的方法可以用 numpy 语法实现这一点？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy replace conditional-statements

【解决方案1】：

此解决方案利用numpy.median:

import numpy as np
foo_array = [38,26,14,55,31,0,15,8,0,0,0,18,40,27,3,19,0,49,29,21,5,38,29,17,16]
foo = np.array(foo_array)
# Compute the median of the non-zero elements
m = np.median(foo[foo > 0])
# Assign the median to the zero elements 
foo[foo == 0] = m

请注意，您的数组的中位数（没有零）是 23.5，但正如所写的那样，它是 23。

【讨论】：

【解决方案2】：

foo2 = foo[:]
foo2[foo2 == 0] = nz_values[middle]

如果需要，您可以直接更新 foo，而不是 foo2。 Numpy 的智能数组语法可以结合您编写的几行代码。例如，而不是，

nonzero_values = foo[0::] > 0
nz_values = foo[nonzero_values]

你可以这样做

nz_values = foo[foo > 0]

您可以在documentation 中找到有关“精美索引”的更多信息。

【讨论】：