用列表理解替换 nan答案

【问题标题】：Replace nan with list comprehension用列表理解替换 nan
【发布时间】：2013-10-27 23:01:16
【问题描述】：

yu = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,])

rte = np.array([1,2,3,4,5])

yu[0] = rte[0]
yu # array([  1.,  nan,  nan,  nan,  nan])

还是……

[yu[i] = rte[i] for i in range(len(rte))]

SyntaxError: 无效语法

具体来说，我正在尝试将 nan 填充到具有相同长度的其他数组的数组中：

[pred[first_c_rowNA, 0::][0::, wNA[0]][i] = output[i] for i in np.arange(len(output))]

SyntaxError: 无效语法

pred[first_c_rowNA, 0::][0::, wNA[0]] # array([ nan,  nan,  nan, ...,  nan,  nan,  nan])

和

output # array([ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.]) # not all are zeros

谢谢

【问题讨论】：

您可以使用np.nan_to_num(x)，其中x 是替换nan 所需的数字...
我不知道那个函数，但它似乎用零替换了 nan。并非输出数组的所有元素都是零。

标签： python numpy nan

【解决方案1】：

为什么不简单点：

>>> import numpy as np
>>> rte = np.array([1,2,3,4,5])
>>> yu = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,])
>>> yu[:] = rte

>>> yu
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

或者如果你需要一个 nan 掩码：

yu[np.isnan(yu)] = values

例如：

>>> yu
array([ 0.20087116,         nan,  0.71742786,  0.05037165,  0.25646742,
               nan,  0.27702335,         nan,         nan,  0.62272575])

>>> yu[np.isnan(yu)] = np.random.rand(4)

>>> yu
array([ 0.20087116,  0.6701011 ,  0.71742786,  0.05037165,  0.25646742,
        0.63462273,  0.27702335,  0.01248758,  0.61178318,  0.62272575])

【讨论】：

【解决方案2】：

列表推导不分配任何东西，它会创建一个新列表，然后您可以使用它来填充一个 numpy 数组。但大多数时候使用numpy 数组时最好使用切片：

>>> import numpy as np
>>> yu = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,])
>>> rte = np.array([1,2,3,4,5])
>>> yu[:] = rte
>>> yu
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.])

【讨论】：

【解决方案3】：

你为什么不使用：

for i in range(len(rte)):
    yu[i] = rte[i]

【讨论】：