从矩阵中删除 nan 元素答案

【问题标题】：Removing nan elements from matrix从矩阵中删除 nan 元素
【发布时间】：2014-09-21 11:38:06
【问题描述】：

我有一堆矩阵eq1、eq2等，定义如下

from numpy import meshgrid, sqrt, arange
# from numpy import isnan, logical_not

xs = arange(-7.25, 7.25, 0.01)
ys = arange(-5, 5, 0.01)
x, y = meshgrid(xs, ys)

eq1 = ((x/7.0)**2.0*sqrt(abs(abs(x)-3.0)/(abs(x)-3.0))+(y/3.0)**2.0*sqrt(abs(y+3.0/7.0*sqrt(33.0))/(y+3.0/7.0*sqrt(33.0)))-1.0)

eq2 = (abs(x/2.0)-((3.0*sqrt(33.0)-7.0)/112.0)*x**2.0-3.0+sqrt(1-(abs(abs(x)-2.0)-1.0)**2.0)-y)

其中eq1、eq2、eq3 等是大型方阵。如您所见，有许多nan 元素围绕着可绘制值的“块”。我想删除所有 nan 值，同时保持矩阵中有效值块的形状。请注意，这些“块”可以位于eq1、eq2 矩阵中的任何位置。

我查看了Removing nan values from an array 和Removing NaN elements from a matrix 中给出的答案，但这些似乎与我的情况并不完全相关。

【问题讨论】：

“删除”是什么意思？
"remove" 就像取出 nan 并将非nan 值保留在矩阵中一样......有点像在制作时切掉所有外壳三明治。
sqrt(abs(abs(x)-3.0)/(abs(x)-3.0)) - 你为什么要这样做？ sqrt 内的数组值始终为 1、-1 或 NaN。
我输入您的示例代码得到的矩阵不是正方形

标签： python numpy matrix nan

【解决方案1】：

IIUC，您可以使用带有np.isnan 的布尔索引来保留切片。可能有更巧妙的方法可以做到这一点，但从以下内容开始：

>>> eq = np.zeros((5,6)) + np.nan
>>> eq[2:4, 1:3].flat = [1,np.nan,3,4]
>>> eq
array([[ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,   1.,  nan,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,   3.,   4.,  nan,  nan,  nan],
       [ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan]])

您可以使用类似的方式选择包含数据的行和列

>>> eq = eq[:,~np.isnan(eq).all(0)]
>>> eq = eq[~np.isnan(eq).all(1)]
>>> eq
array([[  1.,  nan],
       [  3.,   4.]])

【讨论】：

【解决方案2】：

又短又甜，

eq1_c = eq1[~np.isnan(eq1)]

np.isnan 返回一个布尔数组，可用于索引您的原始数组。取其否定，您将获得非 nan 值。

【讨论】：

是的，我试过了。我只得到一个数组。它不会保留包含所有非nan 值的矩阵的形状。
是的，我明白了。如果你的非 NaN 值不形成方阵，你想发生什么？或者换句话说，如果你的 NaN 值没有在原始矩阵中形成交叉怎么办？更一般地说，这可能是一个问题，即如何在布尔矩阵中识别 True 的方块

【解决方案3】：

一种选择是手动遍历网格并检查 Nan 值。 Nan 值很容易发现，因为将其与自身进行比较会导致 False。例如，您可以使用它来将所有 Nan 值设置为 0.0。

for x in xrange(len(eq1)):
    for y in xrange(len(eq1[x])):
        v = eq1[x][y]
        if v!=v:
            eq1[x][y] = 0.0

【讨论】：