添加两个 2D NumPy 数组，忽略其中的 NaN答案

【问题标题】：Adding two 2D NumPy arrays ignoring NaNs in them添加两个 2D NumPy 数组，忽略其中的 NaN
【发布时间】：2016-01-21 01:03:10
【问题描述】：

以 numpy.nan 作为缺失值添加 2 个 numpy 数组 a 和 b（均为 2D）的正确方法是什么？

a + b

或

numpy.ma.sum(a,b)

【问题讨论】：

加法中的“缺失值”是什么意思？
感谢@Divakar，应该忽略缺失值。如果一个数组有缺失值而另一个没有，不确定 numpy 会做什么。
@user308827 你试过了吗？
我有，a + b 似乎在一种情况下有效。然而，在另一种情况下，它最终的所有值都是 nan
请提供示例输入和预期输出。不清楚你在问什么。

标签： python arrays numpy nan

【解决方案1】：

只需将两个数组中的 NaNs 替换为零即可：

a[np.isnan(a)] = 0  # replace all nan in a with 0
b[np.isnan(b)] = 0  # replace all nan in b with 0

然后进行加法：

a + b

这取决于0 是用于加法的"identity element" 这一事实。

【讨论】：

【解决方案2】：

由于输入是二维数组，您可以使用np.dstack 将它们沿第三轴堆叠，然后使用np.nansum，这将确保忽略NaNs，除非两个输入数组中都有NaNs，其中案例输出也将有NaN。因此，实现看起来像这样 -

np.nansum(np.dstack((A,B)),2)

示例运行 -

In [157]: A
Out[157]: 
array([[ 0.77552455,  0.89241629,         nan,  0.61187474],
       [ 0.62777982,  0.80245533,         nan,  0.66320306],
       [ 0.41578442,  0.26144272,  0.90260667,         nan],
       [ 0.65122428,  0.3211213 ,  0.81634856,         nan],
       [ 0.52957704,  0.73460363,  0.16484994,  0.20701344]])

In [158]: B
Out[158]: 
array([[ 0.55809925,  0.1339353 ,         nan,  0.35154039],
       [ 0.94484722,  0.23814073,  0.36048809,  0.20412318],
       [ 0.25191484,         nan,  0.43721322,  0.95810905],
       [ 0.69115038,  0.51490958,         nan,  0.44613473],
       [ 0.01709308,  0.81771896,  0.3229837 ,  0.64013882]])

In [159]: np.nansum(np.dstack((A,B)),2)
Out[159]: 
array([[ 1.3336238 ,  1.02635159,         nan,  0.96341512],
       [ 1.57262704,  1.04059606,  0.36048809,  0.86732624],
       [ 0.66769925,  0.26144272,  1.33981989,  0.95810905],
       [ 1.34237466,  0.83603089,  0.81634856,  0.44613473],
       [ 0.54667013,  1.55232259,  0.48783363,  0.84715226]])

【讨论】：

当两个输入都是NaN 时返回NaN 的行为已更改为NumPy 版本> 1.9.0。在较新的版本中，返回零！