复制和替换 numpy 数组中的值.. nans 将是 nan 但其他值将为零答案

【问题标题】：Copy and replace values in numpy array.. nans will be nan but other values will be zero复制和替换 numpy 数组中的值.. nans 将是 nan 但其他值将为零
【发布时间】：2018-04-25 16:46:31
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，我想将它复制到另一个 numpy 数组，并将除 nan 值之外的所有值替换为零。你能帮忙吗？

【问题讨论】：

b = a.copy(); b[~np.isnan(b)] = 0
谢谢！只需添加一点，如果我有另一个名为 c 的数组，并且如果 b 中的值为 nan，我想将值从 c 复制到 b 怎么办？比如，使用值为 nan 的特定索引。
b[np.isnan(b)] = c[np.isnan(b)] 或 b = np.where(np.isnan(b), c, b) 或从a 一次性完成所有操作：b = np.where(np.isnan(a), c, 0)
我认为np.where 解决方案是最干净的，也可能是最快的。

标签： python arrays numpy nan

【解决方案1】：

一种方法是使用numpy.where。

来自@GrantWilliams 的数据。

问题 1

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan])
c = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15])

res1 = np.where(np.isnan(a), np.nan, 0)

array([  0.,   0.,  nan,   0.,   0.,  nan])

问题 2

res2 = np.where(np.isnan(a), c, 0)

array([ 0,  0, 12,  0,  0, 15])

【讨论】：

我非常喜欢你对问题 2 的解决方案。 np.where 真的很干净
@GrantWilliams，谢谢 - 你的更容易适应就地操作。但两者都适用于 OP。

【解决方案2】：

如果你想设置一个 0 数组，那么我想没有必要复制原始数组。只需创建一个零数组并将适当的索引设置为 nan。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan])
b = np.zeros(a.shape)
b[np.isnan(a)] = np.nan

输出

>>> b
[ 0.  0. nan  0.  0. nan]

编辑：现在您已经更新了问题，您可以改用它：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan])
b = np.zeros(a.shape)
c = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15])
b[np.isnan(a)] = c[np.isnan(a)]

print(b)

输出

>>> b
[ 0.  0. 12.  0.  0. 15.]

如果您也在使用，请随意将 dtype 更改为 int

【讨论】：