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(3460)
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沙龙
2
回答
在
numpy
masked_array
中将
掩码
替
换为
nan
python
、
numpy
、
masked-array
>> masks = [[1,1],[0,0]] [masked, 1.5] 我想用
nan
替换masked结果。有没有办法直接用
numpy
的
masked_array
做到这一点?
浏览 130
提问于2019-05-20
得票数 4
回答已采纳
2
回答
Python
Numpy
mask
NaN
不起作用
python
、
numpy
我只是尝试使用一个
掩码
数组来过滤掉一些
nan
条目。import
numpy
as npx = np.ma.masked_equal(x, np.
nan
)这将输出以下内容: mask = False, fill_value = <
浏览 0
提问于2015-01-27
得票数 11
回答已采纳
1
回答
在
掩码
阵列上使用
numpy
.median
python
、
numpy
在
使用
掩码
数组的情况下,我对
numpy
.median的输出感到有点困惑。下面是一个简单的例子(假设导入了
numpy
-我的版本是1.6.2):>>> am =
numpy
.ma.masked_array(a, [
numpy
.isnan(x) for x in a]) 我希望
在
计算中位数时,能够使用
掩码
浏览 0
提问于2012-09-11
得票数 10
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1
回答
NumPy
屏蔽数组的MATLAB等价物?
matlab
期望的行为>>> import
numpy
as np>>> x data=[[1, 2],
浏览 1
提问于2020-05-05
得票数 1
2
回答
在
矩阵中使用
numpy
.sum和
numpy
.mean时如何忽略值
python
、
numpy
、
sum
、
mean
在
numpy
中应用sum和mean时,有没有办法避免使用特定值? 例如,我希望
在
计算结果时避免使用-999值。
浏览 0
提问于2017-07-05
得票数 7
回答已采纳
1
回答
在
掩码
数组中使用
numpy
数组时的维数损失
python
、
numpy
我有一个
掩码
数组和一个包含三维值的
Numpy
boolean数组。然而,当我
在
掩码
数组中使用
numpy
数组的索引时,它会导致维数丢失。我想不出原因: [--, 1, --],跑这条线给了我
masked_array
= masked_array.mask mm = ~np.logical_and.accumulate
浏览 0
提问于2020-09-23
得票数 2
3
回答
计算每列或每行非零元素的平均值的有效方法
python
、
arrays
、
numpy
我有一个
numpy
数组,用于计算用户对电影的评分。评分在1到5之间,而0表示用户不对电影评分。我想计算每部电影的平均评分,以及每个用户的平均评分。换句话说,我将计算每列或每行非零元素的平均值。有没有一个有效的
numpy
数组函数来处理这种情况?我知道按列或行手动迭代评分可以解决这个问题。 提前感谢!
浏览 0
提问于2014-01-11
得票数 7
1
回答
对
numpy
掩码
数组的操作给出了无效的蒙面值。
python
、
arrays
、
numpy
、
missing-data
、
masked-array
从
numpy
中
掩码
数组的文档中获取
masked_array
(data = [--= [ True True False False],冒着这个问题对话的风险,我的主要问题是:
在
计算出的无效值(由“固定”的值,如np.
浏览 6
提问于2017-10-27
得票数 1
1
回答
np.mean和pandas.mean之间的区别
python
、
numpy
、
pandas
import
numpy
as npimport
numpy
.ma as ma a[0]=1a[0,1,1]=np.
nan
a
masked_array
(data = [1.0[False False]]],我希望使用np
浏览 0
提问于2014-01-13
得票数 0
3
回答
仅限有限条目的
Numpy
python
、
numpy
、
nan
但是,应该忽略为
NaN
或inf的条目。目前,这在我看来相当笨拙。你有什么意见建议?from scipy import stats mask = np.isfinite(vv) y = np.
NaN
* vv
浏览 0
提问于2014-02-17
得票数 0
1
回答
替换
numpy
掩蔽数组中的值
python
、
numpy
我试图
在
numpy
masked array中替换一些值,但是我的
掩码
被丢弃了:a = np.ma.array([1, 2, 3, -1, 5], mask=[0, 0, 0, 1, 0])结果是:mask = [False False False FalseFalse],但我想要的是
masked_a
浏览 5
提问于2013-11-13
得票数 4
回答已采纳
2
回答
使用
numpy
的ma模块使用
nan
进行计算
python
、
numpy
我不理解此
numpy
.ma.max的行为(最小值、平均值等)arr = np.ma.array([0,np.
nan
,1])->
nan
我以为这应该返回一个不包括
nan
的值?我能得到一个真正的值的唯一方法是这是正确的吗,还是我使用
numpy
.ma.max不正确?
浏览 0
提问于2011-10-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Numpy
2D掩模-另一片
arrays
、
python-2.7
、
numpy
我有一个2D数组,我想用这样的
掩码
来分割它:tested =np.arange(100).reshape(10, 10)Out[29]:
masked_array
[False False True True False False False False False
浏览 3
提问于2014-11-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有
掩码
数组的scipy rankdata
scipy
、
ranking
、
masked-array
代码如下:import scipy.stats as stats print(stats.mstats.rankdata(np.ma.masked_arrayprint(stats.mstats.rankdata(np.ma.masked_array([1.0, np.
nan
], mask=m)))# result [1. 2.] 根据scip
浏览 3
提问于2018-06-29
得票数 0
2
回答
如何使用
NaN
库中的imshow将matplotlib值绘制为特殊颜色?
python
、
matplotlib
、
nan
我尝试
在
matplotlib中使用imshow将数据绘制为热图,但其中一些值是
NaN
。我希望将NaNs渲染为一种
在
色彩映射表中找不到的特殊颜色。示例:import matplotlib.pyplot as pltax = f.add_subplot(111)a[3,:] = np.
nan
ax.imshow(a, interpolati
浏览 1
提问于2010-04-05
得票数 91
回答已采纳
1
回答
当使用
掩码
数组输入时,为什么
numpy
sum和mean函数的返回类型表现不同?
python
、
arrays
、
numpy
、
masked-array
调试python包时,我遇到了以下问题:>>> import
numpy
as np>>> a=ma.array([1,2])
masked_array
(data = 1.5, mask = False,fil
浏览 3
提问于2016-10-25
得票数 0
3
回答
numpy
一维数组到
numpy
数组
python
、
arrays
、
numpy
我想用Python读取一个一维
numpy
数组,并生成另外两个
numpy
数组: a =
numpy
.array([1,2,
numpy
.
nan
,4])[1,2,0,4]
在</em
浏览 14
提问于2013-10-24
得票数 0
回答已采纳
5
回答
在
Python中使用-Inf /scipy值忽略数组中的
numpy
值
python
、
numpy
、
scipy
我
在
numpy
中有一个NxM数组,我想记录它的日志,并在记录日志之前忽略那些为负的条目。当我取负条目的对数时,它返回-Inf,因此我将有一个带有一些-Inf值的矩阵作为结果。
浏览 1
提问于2010-12-20
得票数 21
回答已采纳
1
回答
蒙版中的蒙版
mask
、
dask
我想知道是否有人可以帮助我演示如何使用dask
在
掩码
数组上应用"sum“或"mean”之类的函数。我希望仅在没有
掩码
的值上计算数组的和/平均值。代码:import
numpy
as npdset = [1, 2, 3, 4] print(np.mean(masked)) # o
浏览 0
提问于2018-07-05
得票数 2
1
回答
调用蒙面数组有效值的函数
python
、
numpy
我有两个
numpy
蒙面数组:
masked_array
(data = [1 2 -- 4],>>> y mask = [False True False False>>> def div(a,b): >&
浏览 3
提问于2017-07-27
得票数 10
回答已采纳
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