将 0 值更改为 numpy 数组中的 nan 值将所有内容更改为 nan答案

【问题标题】：Change 0 values to nan values in numpy array changes everything to nan将 0 值更改为 numpy 数组中的 nan 值将所有内容更改为 nan
【发布时间】：2021-08-26 09:22:49
【问题描述】：

我有一个形状为 (1212,2117) 的 numpy 数组。该数组包含值为 0 或值大于 0 的像素，如下所示：

我想给出无数据的 0 像素值。我试过这样做：

arr=arr.astype('float')
arr[arr==0]=np.nan

似乎结果是所有 NaN 的图表。带有一个小方块：

plt.imshow(test)

但是，似乎所有值都发生了变化，好像我检查了这个数组的最大值或最小值，我得到了 nan：

test.max()
>>>nan

test.min()
>>>nan

我想了解为什么我会得到这个结果，以及如何正确地为值为 0 的像素不提供数据值。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy nan

【解决方案1】：

列个清单

遍历每个像素，检查是否为nan，然后追加0，如果不是则追加数字。

np.array(你的数组)

虽然它不是pythonic，但它可以完成工作。

【讨论】：

【解决方案2】：

原因和解决方法在docs（备注部分）。

传播 NaN 值，即如果至少一项为 NaN，则相应的最大值也将是 NaN。忽略 NaN 值（MATLAB 行为），请使用 nanmax。

np.nanmax(arr)
# and
np.nanmin(arr))

应该给出预期的结果。

【讨论】：