我正在从 h5 文件中读取数据（准确地说是像素值），并使用 numpy 将数据绘制在直方图中。在我的像素值数组中，我的无数据值是 99999（否则我的数据范围是 -40 到 20）。我根据手动设置的最小值和最大值（分别为 -40 和 20）创建直方图，因此无数据值不会显示在我的直方图中 - 这很好。但是，我想在我的数据上拟合一条正态曲线，为此我需要数据集的平均值和 SD。当我使用 numpy.mean 和 numpy.std 生成这些时，它包含无数据值，因此我的均值和 SD 值相差甚远，我随后的正态曲线也是如此。
本质上，有没有办法从数组生成平均值和标准差，忽略给定值（即我的无数据值：99999），或者将我的数组的值输出到没有无数据的新数组价值？
谢谢
【问题讨论】：
听起来您应该将数据存储在掩码数组中，而不是这种 99999 无数据值的 hacky 方法。开始查看np.ma。
简单示例：
>>> a = np.array([1, 2, 99999, 3])
>>> a.mean()
25001.25
>>> a_ = np.ma.masked_array(a, a == 99999)
>>> a_.mean()
2.0
>>> a_
masked_array(data = [1 2 -- 3],
mask = [False False True False],
fill_value = 999999)
【讨论】：
您可以先浏览数据，然后将有用数据保存在另一个列表（或您使用的任何其他结构）中，然后仅使用有用数据处理新列表吗？
或者试试这个解决方案，How to count values in a certain range in a Numpy array?
【讨论】：