我生成了一个matplotlib3d曲面图。我只需要在图上看到矩阵的上三角部分，因为另一半是多余的。np.triu()使矩阵的冗余一半为零，但我更愿意将它们设为Nans，那么这些单元格根本不会出现在曲面图上。用NaN而不是零填充的pythonic方法是什么？我不能用NaN搜索并替换0，因为零会出现在我想要显示的合法数据中。 最佳答案 您可以使用numpy.tril_indices()将NaN值分配给下三角，例如:>>>importnumpyasnp>>>m=np.triu(np.arange(0,12,dtype=np.float)

我有一个numpy数组，其中只有一些值是有效的，其余的是nan。示例:[nan,nan,1,2,3,nan,nan,10,11,nan,nan,nan,23,1,nan,7,8]我想把它分成一个包含每次有效数据的block列表。结果会是[[1,2,3],[10,11],[23,1],[7,8]]我设法通过遍历数组、检查isfinite()和生成(开始、停止)索引来完成它。但是……它慢得令人痛苦……你有更好的主意吗？ 最佳答案 还有一种可能:importnumpyasnpnan=np.nandefusing_clump(a):retu

我有一个由0和1组成的numpy数组。数组中的每个1序列代表一个事件的发生。我想用特定于事件的ID号标记与事件对应的元素(以及带有np.nan的其余数组元素)我当然可以在循环中这样做，但是是否有更多的“python-ish”(快速，矢量化)的方式？我要标记的具有3个事件的numpy数组示例。importnumpyasnparr=np.array([0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1])some_func(arr)#Expectedoutputofsome_funcIsearchfor:#[np.nan,np.nan,np.nan,0,0,0,np.n

我已将数据从csv文件读取到一个由25000多行和15列组成的数据框中，我需要将所有行(包括最左边的->索引)向右移动一列，以便我得到一个空索引并能够用整数填充它。然而，列的名称应该留在同一个地方。所以，基本上我需要将除列名以外的所有内容都向右移动一个位置。我试图重新索引它，但出现错误:ValueError:cannotreindexfromaduplicateaxis有什么办法吗？ 最佳答案 在pandas中，您只能在右侧创建一列，除非您在两个数据框之间进行连接。然后您可以根据自己的喜好重新排列。importpandasaspdd

如何替换数组中的NaN值，如果执行的操作结果为零操作而不是NaN值，则为零0/0=NaN可以用0代替 最佳答案 如果你有Python2.6，你就有了math.isnan()查找NaN值的函数。有了这个，我们可以使用列表理解来替换列表中的NaN值，如下所示:importmathmylist=[0ifmath.isnan(x)elsexforxinmylist]如果您有Python2.5，我们可以使用来自thisquestion的NaN!=NaN技巧所以你这样做:mylist=[0ifx!=xelsexforxinmylist]

我想用pylab画一个散点图，但是，我的一些数据是NaN，像这样:a=[1,2,3]b=[1,2,None]pylab.scatter(a,b)不起作用。有什么方法可以在不显示这些NaN值的情况下绘制具有实际值(value)的点？ 最佳答案 如果您使用NaN，一切都会完美无缺。None不是一回事。NaN是一个float。举个例子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter([1,2,3],[1,2,np.nan])plt.show()如果您想处理丢失的数据，请查看pa

我有时间序列数据，如下:emplvldate2003-01-0110955.0000002003-04-0111090.3333332003-07-0111157.0000002003-10-0111335.6666672004-01-0111045.0000002004-04-0111175.6666672004-07-0111135.6666672004-10-0111480.3333332005-01-0111441.0000002005-04-0111531.0000002005-07-0111320.0000002005-10-0111516.6666672006-01-01

我想在groupby聚合中使用unique，但我不想在unique中使用nan结果。示例数据框:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,1,1,np.nan,3,3],'b':[0,0,1,1,1,1,1],'c':['foo',np.nan,'bar','foo','baz','foo','bar']})abc01.00000foo12.00000NaN21.00001bar31.00001foo4nan1baz53.00001foo63.00001bar和groupby:df.groupby('b').agg({'a':['min','max','unique'],'c

如果标题有点困惑，请原谅。假设我有test.h5。以下是使用df.read_hdf('test.h5','testdata')读取此文件的结果01234560123444111321NaNNaNNaN112234113672132900321211254332145NaNNaN我想选择最后一个非Nan列。我的预期结果是这样的03211900245我还想选择除最后一个非NaN列之外的所有列。我的预期结果大概是这样的。它可能在numpy数组中，但我还没有找到任何解决方案。012345601234441111122341136721323212112543321我在线搜索并找到df.iloc

我想检查一个tensorflow变量，如果它是NaN，则将其设置为零。我该怎么做？以下技巧似乎不起作用:iftf.is_nan(v)isTrue:v=0.0 最佳答案 如果v是0d张量，您可以使用tf.where来测试和更新值:importnumpyasnpv=tf.constant(np.nan)#initializeavariableasnan​v=tf.where(tf.is_nan(v),0.,v)​withtf.Session()assess:print(sess.run(v))#0.0