Numune maskeli diziler - eksik değerleri belirten

Question

import numpy as np 
import numpy.ma as ma 

"""This operates as expected with one value masked""" 
a = [0., 1., 1.e20, 9.] 
error_value = 1.e20 
b = ma.masked_values(a, error_value) 
print b 

"""This does not, all values are masked """ 
d = [0., 1., 'NA', 9.] 
error_value = 'NA' 
e = ma.masked_values(d, error_value) 
print e 

'Nan', 'NA', 'None' veya eksik verileri belirtmek için bazı benzer değerleri nasıl kullanabilirim?

Answer 1

Verilerinizi bir metin dosyasından mı yoksa benzer birinden mi alıyorsunuz? Ben senin örnekte sorun numpy diziyi başlatmak için kullandığınız piton listesi (heterojen tip olmasıdır düşünüyorum

In [149]: f = StringIO('0.0, 1.0, NA, 9.0') 

In [150]: a = np.genfromtxt(f, delimiter=',', missing_values='NA', usemask=True) 

In [151]: a 
Out[151]: 
masked_array(data = [0.0 1.0 -- 9.0], 
      mask = [False False True False], 
     fill_value = 1e+20) 

: Öyleyse, doğrudan maskeli değeri belirtmek için genfromtxt işlevini kullanarak öneririm yüzer ve bir ip). Değerler, numpy dizisindeki bir dizeye zorlanır, ancak masked_values işlevi, garip sonuçları veren kayan nokta eşitliği kullanır. sonuç float d_type beri

In [152]: d = np.array([0., 1., 'NA', 9.], dtype=object) 

In [153]: e = ma.masked_values(d, 'NA') 

In [154]: e 
Out[154]: 
masked_array(data = [0.0 1.0 -- 9.0], 
      mask = [False False True False], 
     fill_value = ?) 

İlk çözümü tercih edilebilir:

Burada nesne d_type içeren bir dizi oluşturarak bu üstesinden gelmek için tek yoldur.

Answer 2

Bu çözüm işe yarar, dizinin kopyasının oluşturulmasını zorlar.

a_true = (a == 'NA') 

a[a_true] = 1.e20 

a = a.astype(float) 

print a 

error_value = 1.e20 

b = ma.masked_values(a, error_value) 

print b