Python之numpy中空值如何設置

這篇文章將為大家詳細講解有關Python之numpy中空值如何設置，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

我不明白為什么我會以0而不是不滿足條件的空值或空值結尾... b是一個用0和1值填充的numpy數組，c是另一個完全填充的numpy數組。

所有陣列均為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])

我想最后得到一個數組，該數組僅具有滿足條件的值，并且在其他任何地方都為空，而不會改變其形狀。

要求澄清的全部澄清問題：我從一個帶有形狀的浮動填充數組開始(71,71,166)我根據應用于float數組的cutoff創建一個int數組,基本上創建了一些bin,大致標出了數組中的10個區域,其間有0個值我想要最終得到的是一個具有形狀(71,71,166)的數組,其具有特定陣列方向的平均值(假設垂直方向,如果您將3D數組視為3D立方體)某個“bin” …所以我試圖循環遍歷“bins”b == 1,b == 2等,在滿足條件的情況下對float進行采樣但在其他地方為null,這樣我就可以取平均值,然后在最后重新組合成一個數組循環….不確定我是否讓自己明白了.我正在使用np.where并使用索引,因為當我嘗試執行此操作時我仍然會遇到錯誤,盡管它感覺非常低效.

考慮這個例子：

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

當掩碼為0時,數據將設置為nan.當然,您可以使用任何類型的條件,或者對b中的不同值執行不同的操作.

要刪除除特定bin之外的所有內容,請嘗試以下操作：

c[b!=1] = np.NaN

因此,要復制特定bin中的所有內容：

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

要獲得bin中所有內容的平均值：

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

所以也許這可能會做你想要的(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])

關于Python之numpy中空值如何設置就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。