当涉及到nan和zeros时，我注意到numpy.dot中存在不一致的行为。有人能理解它吗？这是一个错误吗？这是否特定于dot函数？我正在使用numpyv1.6.1，64位，在linux上运行(也在v1.6.2上测试过)。我还在32位Windows上的v1.8.0上进行了测试(所以我无法判断差异是由于版本、操作系统还是arch造成的)。fromnumpyimport*0*nan,nan*0=>(nan,nan)#makessense#1a=array([[0]])b=array([[nan]])dot(a,b)=>array([[nan]])#OK#2--addingavaluetob

我有一个独立变量值的一维数组(x_array)，它与具有多个时间步长的3Dnumpy空间数据数组(y_array)中的时间步长相匹配。我的实际数据要大得多:300多个时间步长和高达3000*3000像素:importnumpyasnpfromscipy.statsimportlinregress#Independentvariable:fourtime-stepsof1-dimensionaldatax_array=np.array([0.5,0.2,0.4,0.4])#Dependentvariable:fourtime-stepsof3x3spatialdatay_array=np

我有以下几行代码:importmathasmt.........ifmt.isnan(coord0):print(111111,coord0,type(coord0),coord0in(None,mt.nan))print(222222,mt.nan,type(mt.nan),mt.nanin(None,mt.nan))它打印:111111nanFalse222222nanTrue我很迷茫...有什么解释吗？Python3.6.0、Windows10我对Python解释器的质量有坚定的信心......而且我知道，每当计算机看起来出错时，实际上是我弄错了......那我错过了什么？[编辑

目标是通过将一列中的所有值设置为NaN来维护两列之间的关系。具有以下数据框:df=pd.DataFrame({'a':[np.nan,2,np.nan,4],'b':[11,12,13,14]})ab0NaN1112122NaN133414维护从a列到b列的关系，其中更新所有NaN值导致:ab0NaNNaN12122NaNNaN3414实现所需行为的一种方法是:df.b.where(~df.a.isnull(),np.nan)有没有其他方法可以维持这样的关系？ 最佳答案 您可以在NaN行上使用mask。In[366]:df.mask

我想知道是否有一种干净的方法来处理numpy中的nan。my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])printmy_array1#[5.4.2.2.4.nannan6.]printset(my_array1)#set([nan,nan,2.0,4.0,5.0,6.0])我原以为它最多应该返回1nan值。为什么它返回多个nan值？我想知道我在一个numpy数组中有多少个唯一的非nan值。谢谢 最佳答案 您可以使用np.unique结合isnan来查找唯一值以过滤NaN值:In[22]:

我有一个包含月度数据的pandas数据框，我想为其计算12个月的移动平均值。但是，一月份每个月的数据都丢失了(NaN)，所以我正在使用pd.rolling_mean(data["variable"]),12,center=True)但它只给了我所有的NaN值。有没有一种简单的方法可以忽略NaN值？我知道在实践中这将成为11个月的移动平均线。dataframe有其他包含1月份数据的变量，所以我不想只丢弃1月份的列并计算11个月的移动平均数。 最佳答案 有几种方法可以解决这个问题，最好的方法取决于1月份的数据是否与其他月份的数据存在系统

注意:我使用的是Python和numpy数组。我有很多数组，它们都有两列和很多行。第二列中有一些NaN值；第一列只有数字。我想根据第二列以升序对每个数组进行排序，将NaN值排除在外。这是一个大数据集，所以我宁愿不必将NaN值转换为零或其他值。我希望它像这样排序:105.4.22.10.104.26..........53.520.745.902.184.nan19.nan首先，我尝试使用fix_invalid将NaN转换为1x10^20:#data.txthasoneofthearrayswith2columnsandabunchofrows.Data_0_30=array(genfr

我以为是data[data.agefm.isnull()]和data[data.agefm==numpy.nan]是等价的。但是不，第一个真正返回agefm为NaN的行，但第二个返回一个空的DataFrame。我感谢省略的值总是等于np.nan，但这似乎是错误的。agefm列有float64类型:(Pdb)data.agefm.describe()count2079.000000mean20.686388std5.002383min10.00000025%17.00000050%20.00000075%23.000000max46.000000Name:agefm,dtype:floa

这个问题在这里已经有了答案:Numpy:MaximalValueisNaN(1个回答)关闭5年前。importnumpyasnpprintmax([np.nan,1,2,3,4])printmax([1,2,3,4,np.nan])printmax([1,2,3,np.nan,4])第一个将nan打印为列表的最大值第二个将打印4作为列表的最大值第三个将打印4作为列表的最大值这个问题有解决办法吗？让所有数学函数都忽略nan？

假设我有一个带有一些float('nan')的numpy数组，我现在不想估算这些数据，我想首先对这些数据进行归一化并将NaN数据保留在原始空间，有什么办法吗我能做到吗？之前我在sklearn.Preprocessing中使用了normalize函数，但该函数似乎不能将任何包含NaN的数组作为输入。 最佳答案 您可以使用numpy.ma.array函数屏蔽您的数组，然后应用任何numpy操作:importnumpyasnpa=np.random.rand(10)#Generaterandomdata.a=np.where(a>0.8,