是否有更好的方法使numpy.argmin()忽略NaN值
是否有更好的方法使numpy.argmin()忽略NaN值
提问于 2010-05-12 17:07:15
我想要得到包含NaNs的numpy数组的min值的索引，并且我希望忽略它们。
>>> a = array([ nan, 2.5, 3., nan, 4., 5.])
>>> a
array([ NaN, 2.5, 3. , NaN, 4. , 5. ]) 如果运行argmin，它将返回第一个NaN的索引。
>>> a.argmin()
0 我用Infs替换NaNs，然后运行argmin。
>>> a[isnan(a)] = Inf
>>> a
array([ Inf, 2.5, 3. , Inf, 4. , 5. ])
>>> a.argmin()
1 ，我的困境是：，我不希望将NaNs更改为Infs，然后在我完成argmin之后返回(因为NaNs在后面的代码中有意义)。有更好的方法吗？
还有一个问题，如果a的所有原始值都是NaN，那么结果应该是什么？在我的实现中，答案是0
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2010-05-12 17:10:15
好的!使用nanargmin
import numpy as np
a = np.array([ np.nan, 2.5, 3., np.nan, 4., 5.])
print(np.nanargmin(a))
# 1还有nansum，nanmax，nanargmax和nanmin，
在scipy.stats中，有nanmean和nanmedian。
若要忽略寻找更多的方法的nan，请查看蒙面阵列。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/2821072
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