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python - 用最接近的非 NaN 值替换 NumPy 数组中的 NaN

coder 2023-05-26 原文

我有一个 NumPy 数组 a，如下所示:

>>> str(a)
'[        nan         nan         nan  1.44955726  1.44628034  1.44409573\n  1.4408188   1.43657094  1.43171624  1.42649744  1.42200684  1.42117704\n  1.42040255  1.41922908         nan         nan         nan         nan\n         nan         nan]'

我想用最接近的非 NaN 值替换每个 NaN，以便所有开始的 NaN 都设置为 1.449... 并设置最后的所有 NaN到 1.419....

我可以看到如何针对这样的特定情况执行此操作，但我需要能够对任何长度的数组执行此操作，在数组的开头和结尾使用任意长度的 NaN(不会有NaN 在数字中间)。有什么想法吗？

我可以使用 np.isnan() 轻松找到 NaN，但我不知道如何获得最接近每个 NaN 的值。

最佳答案

作为替代解决方案(这也将线性插入中间的数组 NaN):

import numpy as np

# Generate data...
data = np.random.random(10)
data[:2] = np.nan
data[-1] = np.nan
data[4:6] = np.nan

print data

# Fill in NaN's...
mask = np.isnan(data)
data[mask] = np.interp(np.flatnonzero(mask), np.flatnonzero(~mask), data[~mask])

print data

这会产生:

[        nan         nan  0.31619306  0.25818765         nan         nan
  0.27410025  0.23347532  0.02418698         nan]

[ 0.31619306  0.31619306  0.31619306  0.25818765  0.26349185  0.26879605
  0.27410025  0.23347532  0.02418698  0.02418698]

关于python - 用最接近的非 NaN 值替换 NumPy 数组中的 NaN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9537543/

NaNpythoncodesectionarraysnumpy

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