nan değerini sıfıra dönüştür


95

2B uyuşuk dizilim var. Bu dizideki değerlerden bazıları NaN. Bu diziyi kullanarak belirli işlemleri gerçekleştirmek istiyorum. Örneğin diziyi düşünün:

[[   0.   43.   67.    0.   38.]
 [ 100.   86.   96.  100.   94.]
 [  76.   79.   83.   89.   56.]
 [  88.   NaN   67.   89.   81.]
 [  94.   79.   67.   89.   69.]
 [  88.   79.   58.   72.   63.]
 [  76.   79.   71.   67.   56.]
 [  71.   71.   NaN   56.  100.]]

Her satırı birer birer almaya çalışıyorum, satırdan en fazla 3 değer elde etmek ve ortalamasını almak için ters sırayla sıralamak. Denediğim kod:

# nparr is a 2D numpy array
for entry in nparr:
    sortedentry = sorted(entry, reverse=True)
    highest_3_values = sortedentry[:3]
    avg_highest_3 = float(sum(highest_3_values)) / 3

Bu, içeren satırlar için çalışmaz NaN. Sorum şu ki, NaN2D numpy dizisindeki tüm değerleri sıfıra dönüştürmenin hızlı bir yolu var mı , böylece sıralama ve yapmaya çalıştığım diğer şeylerle hiçbir sorun yaşamıyorum.


1
each: map: return isNaN(value) ? 0 : value
— kirilloid

@kirilloid: kulağa hoş geliyor, örnek kullanıma ne dersiniz?
— serv-inc

Yanıtlar:


124

Bu çalışmalı:

from numpy import *

a = array([[1, 2, 3], [0, 3, NaN]])
where_are_NaNs = isnan(a)
a[where_are_NaNs] = 0

Yukarıdaki durumda, burada_are_NaNs:

In [12]: where_are_NaNs
Out[12]: 
array([[False, False, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)

139

A2D diziniz nerede :

import numpy as np
A[np.isnan(A)] = 0

İşlev isnan, NaNdeğerlerin nerede olduğunu gösteren bir bool dizisi üretir . Bir boole dizisi, aynı şekle sahip bir diziyi indekslemek için kullanılabilir. Bunu bir maske gibi düşünün.


40

Nan_to_num () nasıl olur ?


11
nan_to_num () da sonsuzlukları değiştirir - bu bazı durumlarda istenmeyen olabilir.
— Agos

11
Ayrıca diğer yöntemlere göre> 10x yavaştır.
— user48956

7
Tat "> 10x yavaş" ifadesinden emin olmadığım için kontrol ettim. Aslında, o kadar yavaştır. Bunu işaret ettiğiniz için teşekkürler.
— Gabriel

16

Bulunduğunuz np.whereyeri bulmak için kullanabilirsiniz NaN:

import numpy as np

a = np.array([[   0,   43,   67,    0,   38],
              [ 100,   86,   96,  100,   94],
              [  76,   79,   83,   89,   56],
              [  88,   np.nan,   67,   89,   81],
              [  94,   79,   67,   89,   69],
              [  88,   79,   58,   72,   63],
              [  76,   79,   71,   67,   56],
              [  71,   71,   np.nan,   56,  100]])

b = np.where(np.isnan(a), 0, a)

In [20]: b
Out[20]: 
array([[   0.,   43.,   67.,    0.,   38.],
       [ 100.,   86.,   96.,  100.,   94.],
       [  76.,   79.,   83.,   89.,   56.],
       [  88.,    0.,   67.,   89.,   81.],
       [  94.,   79.,   67.,   89.,   69.],
       [  88.,   79.,   58.,   72.,   63.],
       [  76.,   79.,   71.,   67.,   56.],
       [  71.,   71.,    0.,   56.,  100.]])

1
olduğu gibi çalışmıyor, değiştirmeniz np.where(np.isnan(a), a, 0)gerekiyor np.where(~np.isnan(a), a, 0). Bu, kullanılan sürümlerde bir farklılık olabilir.
— TehTris

1
@TehTris haklısın, teşekkürler. Bunu düşündüğümden b = np.where(np.isnan(a), 0, a)daha kolay olana değiştirdim ~.
— Anton Protopopov

10

Drake'in kullanacağı yanıt için bir kod örneği nan_to_num:

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1, 2, 3], [0, 3, np.NaN]])
>>> A = np.nan_to_num(A)
>>> A
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 0.,  3.,  0.]])

3

Numpy.nan_to_num'u kullanabilirsiniz :

numpy.nan_to_num (x): Değiştir nan ile sıfır ve inf ile sonlu sayılar .

Örnek (belgeye bakın):

>>> np.set_printoptions(precision=8)
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000,
        -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])

1

nan asla nan'a eşit değildir

if z!=z:z=0

yani bir 2D dizi için

for entry in nparr:
    if entry!=entry:entry=0

Bu işe yaramaz: entry1 boyutlu bir dizidir, bu nedenle test entry != entrybasit bir mantıksal değer vermez, ancak yükseltir ValueError.
— Eric O Lebigot

-1

1B dizisi için bir örnek olan lambda işlevini kullanabilirsiniz:

import numpy as np
a = [np.nan, 2, 3]
map(lambda v:0 if np.isnan(v) == True else v, a)

Bu size sonucu verecektir:

[0, 2, 3]

-8

Amaçlarınız için, tüm öğeler olarak depolanıyorsa strve siz kullandığınız gibi sıralı kullanıyorsanız ve ardından ilk öğeyi kontrol edip '0' ile değiştirin

>>> l1 = ['88','NaN','67','89','81']
>>> n = sorted(l1,reverse=True)
['NaN', '89', '88', '81', '67']
>>> import math
>>> if math.isnan(float(n[0])):
...     n[0] = '0'
... 
>>> n
['0', '89', '88', '81', '67']

6
Yorumunuz biraz sert değil mi? Numpy'nin ne olduğunu biliyorum, ama dizinin sayıların dize temsili olmayacağını biliyordum. Bunu özellikle uyuşuk bakış açısından değil, yararlı olsaydı python'un bakış açısından ele aldım.
— Senthil Kumaran

2
Diziyi yeniden düzenlemek, bunu çözmenin kafa karıştırıcı bir yolu gibi görünüyor.
— holografix

Dizimin sırasını korumam gerekiyor. Dizinizde birden fazla 'NaN' varsa çalışmaz.
— 3nrique0
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.