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

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

我正在从一个文件中获取数据，该文件通过SierraChart从InteractiveBrokers5秒OHLCVT柱接收数据。按照早期帖子中的建议，我没有将每个新行附加到数据框，而是使用历史文件构建了一个数据框，并向其附加了5000个具有正确时间戳的“空白”记录。然后我将每个新行写在空白行上，如果时间戳丢失并更新指针则填充任何行。这很好用。这是当前的classesandfunctions.我的初始版本创建了5000行NaN(OHLCVxyz)。我认为从结束数据类型开始会更整洁，因此将“空白”记录转换为零，其中OHLC是float，Vxyz是整数，使用:dg.iloc[0:5000]=0

我有一个包含超过330,000行的np.array。我只是尝试取它的平均值，它返回NaN。即使我尝试过滤掉数组中任何可能的NaN值(无论如何都不应该有)，average也会返回NaN。我在做一些完全古怪的事情吗？我的代码在这里:average(ngma_heat_daily)Out[70]:nanaverage(ngma_heat_daily[ngma_heat_daily!=nan])Out[71]:nan 最佳答案 试试这个:>>>np.nanmean(ngma_heat_daily)此函数在取平均值之前从数组中删除NaN值。编

我想用numpy数组初始化一个稀疏矩阵。numpy数组包含NaN作为我程序的零，初始化稀疏矩阵的代码如下:a=np.array([[np.NaN,np.NaN,10]])zero_a=np.array([[0,0,10]])spr_a=lil_matrix(a)zero_spr_a=lil_matrix(zero_a)printrepr(spr_a)printrepr(zero_spr_a)输出是1x3sparsematrixoftype'type'numpy.float64''with3storedelementsinLInkedListformat1x3sparsematrixof

我有一个3d表面，伴随着一个颜色条，由生成surf=ax.plot_surface(xv,yv,zv,...)cb=fig.colorbar(surf)当它工作时，它看起来像这样:问题是某些值可能是NaN，在这种情况下颜色条无法生成，如下所示:C:\Users\Sam\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\colorbar.py:581:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredingreaterinrange=(ticks>-0.001)&(ticks-0.001)&(ticks我可以尝试将zv的NaN值替换为0