Question

如何基于条件使numpy数组中的某些值为空？我不明白为什么我最终得到0而不是null或空值不满足条件... b是一个用0和1值填充的numpy数组，c是另一个完全填充的numpy数组。所有阵列都是71x71x166

a = np.empty(((71,71,166)))
d = np.empty(((71,71,166)))
for indexes, value in np.ndenumerate(b):
    i,j,k = indexes
    a[i,j,k] = np.where(b[i,j,k] == 1, c[i,j,k], d[i,j,k])

我想最终得到一个数组，该数组只有满足条件的值，并且在其他任何地方都是空的，但不改变其形状

要求澄清澄清的全部问题：
我从一个浮动填充阵列开始，形状（71,71,166）
我根据应用于浮点数组的截止值创建一个int数组，基本上创建了多个bin，大致标记出数组中的10个区域，其间为0值我想要最终得到的是一个具有形状（71,71,166）的数组，其具有特定阵列方向上的平均值（假设垂直方向，如果您将3D数组视为3D立方体）某个“bin” ...
所以我试图循环“bins”b == 1，b == 2等，在满足条件的情况下对float进行采样但在其他地方为null，这样我就可以取平均值，然后在最后重新组合成一个数组循环.... 不确定我是否让自己明白了。我正在使用np.where并使用索引，因为当我尝试执行此操作时仍然会出现错误，尽管它感觉非常低效。

Answer 1

考虑这个例子：

import numpy as np
data = np.random.random((4,3))
mask = np.random.random_integers(0,1,(4,3))
data[mask==0] = np.NaN

当nan为0时，数据将设置为mask。当然，您可以使用任何类型的条件，或者对b中的不同值执行不同的操作。

要删除除特定bin之外的所有内容，请尝试以下操作：

c[b!=1] = np.NaN

所以，要复制特定bin中的所有内容：

a = np.copy(c)
a[b!=1] == np.NaN

获取bin中所有内容的平均值：

np.mean(c[b==1])

所以也许这可能会做你想要的（其中bin是bin值的列表）：

a = np.empty(c.shape)
a[b==0] = np.NaN
for bin in bins:
    a[b==bin] = np.mean(c[b==bin])

Answer 2

np.empty有时用0填充数组;它未定义empty()数组的内容是什么，所以0完全有效。例如，请尝试这样做：

d = np.nan * np.empty((71, 71, 166)).

但考虑使用numpy的优势，不要在数组上进行迭代：

a = np.where(b, c, d)

（由于b为0或1，我已排除显式比较b == 1。）

您甚至可以考虑使用masked array代替：

a = np.ma.masked_where(b, c)

对于你的问题似乎更有意义：＆＃34;如何根据条件使numpy数组中的某些值为空？＆＃34; （用掩码替换null，你就完成了）。

在numpy数组中设置空值

2 个答案: