如何在其中包含 np.NAN 的二维数组的某个百分位范围内获得位置

Question

这是我的问题。
这里有一些背景介绍：

• a 是一个二维 numpy 数组，大小为 (50,50)
• a 中的一些元素是 np.NAN，其他元素有其有限值。

我的目标

获取a百分位范围(70, 80)内每个元素的数组索引

我的尝试

1. 过滤 a

   中的 np.NAN

   a_noNaN = np.array([0,])
   
   for i in range(0,a.shape[0],1):
    for j in range(0,a.shape[1],1):
        if (np.isnan(a[i,j]) == False):
           a_noNaN       = np.append(a_noNaN,a[i,j])
   
   a_noNaN = a_noNaN[1:] ## the first element "0" is redundant
   

2. 对数据进行排序并确定取值范围

   a_noNaN_sort = np.sort(a_noNaN)
   a_70 = np.percentile(a_noNaN, 70)
   a_80 = np.percentile(a_noNaN, 80)
   

3. 获取该值范围内的数组索引

   k = 0
   indice    = np.array([(i, j) for i in xrange(a.shape[0]) for j in xrange(a.shape[1])])
   indice_in = np.zeros_like(indice)
   for t in range(0,indice.shape[0],1):
       for i in range(a.shape[0]):
           for j in range(a.shape[1]):
               if ((a[i,j]<a_80)& ((a[i,j]>a_70))):
                   indice_in[t] = indice[t]
   

我不知道我的方法是对是错。
我可以使用任何更简单的功能来完成工作吗？
任何建议将不胜感激！ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ

Answer 1

您可以使用 numpy 函数 nanpercentile 来避免考虑 nan 值

a_70 = np.nanpercentile(a, 70)
a_80 = np.nanpercentile(a, 80)

要查找两个百分位数之间的所有元素，您可以使用 numpy 的布尔索引

bool_indexes = np.logical_and(a > a_70, a < a_80)
indexes = np.nonzero(bool_indexes)

indexes 将是一个二维数组，其中包含值 a_70 和 a_80 之间的所有元素的索引

执行的简单演示

# create a random (20x20) matrix
a = np.random.randn(20,20)
a_70 = np.nanpercentile(a, 70)
a_80 = np.nanpercentile(a, 80)
bool_indexes = np.logical_and(a > a_70, a < a_80)
indexes = np.nonzero(bool_indexes)
print indexes

(array([ 0,  0,  0,  1,  2,  3,  3,  3,  5,  6,  6,  7,  7,  7,  7,  8,  8,
        8,  8,  9, 10, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 13, 14, 14, 14, 16, 16, 16,
       16, 17, 19, 19, 19, 19]), 
 array([ 3, 10, 16, 11,  8,  7, 10, 11,  8,  0, 11, 10, 11, 17, 19, 10, 11,
       15, 19, 17,  0,  0,  1,  8, 10,  2,  8, 19, 10, 12, 17,  0,  1,  6,
       14,  6,  3,  4,  5,  7]))