使用随机放置的 NaN 创建示例 numpy 数组答案

【问题标题】：Create sample numpy array with randomly placed NaNs使用随机放置的 NaN 创建示例 numpy 数组
【发布时间】：2015-11-17 21:11:34
【问题描述】：

出于测试目的，我想创建一个 M by N numpy 数组，其中 c 随机放置 NaN

import numpy as np

M = 10;
N = 5;
c = 15;
A = np.random.randn(M,N)

A[mask] = np.nan

我在创建带有c 真实元素的mask 时遇到问题，或者这可以直接使用索引来完成？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy nan

【解决方案1】：

您可以将np.random.choice 与可选的replace=False 一起用于random selection without replacement，并将它们用于A 的扁平版本（使用.ravel() 完成），就像这样-

A.ravel()[np.random.choice(A.size, c, replace=False)] = np.nan

示例运行 -

In [100]: A
Out[100]: 
array([[-0.35365726,  0.26754527, -0.44985524, -1.29520237,  2.01505444],
       [ 0.01319146,  0.65150356, -2.32054478,  0.40924753,  0.24761671],
       [ 0.3014714 , -0.80688589, -2.61431163,  0.07787956,  1.23381951],
       [-1.70725777,  0.07856845, -1.04354202, -0.68904925,  1.07161002],
       [-1.08061614,  1.17728247, -1.5913516 , -1.87601976,  1.14655867],
       [ 1.12542853, -0.26290025, -1.0371326 ,  0.53019033, -1.20766258],
       [ 1.00692277,  0.171661  , -0.89646634,  1.87619114, -1.04900026],
       [ 0.22238353, -0.6523747 , -0.38951426,  0.78449948, -1.14698869],
       [ 0.58023183,  1.99987331, -0.85938155,  1.4211672 , -0.43369898],
       [-2.15682219, -0.6872121 , -1.28073816, -0.97523148, -2.27967001]])

In [101]: A.ravel()[np.random.choice(A.size, c, replace=False)] = np.nan

In [102]: A
Out[102]: 
array([[        nan,  0.26754527, -0.44985524,         nan,  2.01505444],
       [ 0.01319146,  0.65150356, -2.32054478,         nan,  0.24761671],
       [        nan, -0.80688589,         nan,         nan,  1.23381951],
       [        nan,         nan, -1.04354202, -0.68904925,  1.07161002],
       [-1.08061614,  1.17728247, -1.5913516 ,         nan,  1.14655867],
       [ 1.12542853,         nan, -1.0371326 ,  0.53019033, -1.20766258],
       [        nan,  0.171661  , -0.89646634,         nan,         nan],
       [ 0.22238353, -0.6523747 , -0.38951426,  0.78449948, -1.14698869],
       [ 0.58023183,  1.99987331, -0.85938155,         nan, -0.43369898],
       [-2.15682219, -0.6872121 , -1.28073816, -0.97523148,         nan]])

【讨论】：

哦，这比我的方式优雅一点！
我想我也可以用np.random.randint(0,high=A.size,size=c) 替换我的应用程序的np.random.choice（如果替换并不重要）。但是，为什么数组在ravel() 之后没有保持平坦？
@OlegKomarov np.random.randint 可能会给您重复索引，所以我认为这不适用于您的情况。关于.ravel() 的事情，它只是view，所以它在内存中并没有完全变平。因此，“扁平视图”被索引并设置为 NaN，同时被保存为 2D 数组。
谢谢，我正在阅读文档 :)。作为最后的好奇，ravel() 的文档说A copy is made only if needed.。我会得到一个扁平化的A吗？
@OlegKomarov 如果您只是索引它，它必须保持为二维数组。您也可以使用np.put 获得相同的效果。所以，它的解决方案是np.put(A,np.random.choice(A.size, c, replace=False),np.nan)。

【解决方案2】：

您可以在新数组上使用np.random.shuffle 来创建您的掩码：

import numpy as np

M = 10;
N = 5;
c = 15;
A = np.random.randn(M,N)

mask=np.zeros(M*N,dtype=bool)
mask[:c] = True
np.random.shuffle(mask)
mask=mask.reshape(M,N)

A[mask] = np.nan

这给出了：

[[ 0.98244168  0.72121195  0.99291217  0.17035834  0.46987918]
 [ 0.76919975  0.53102064         nan  0.78776918         nan]
 [ 0.50931304  0.91826809  0.52717345         nan         nan]
 [ 0.35445471  0.28048106  0.91922292  0.76091783  0.43256409]
 [ 0.69981284  0.0620876   0.92502572         nan         nan]
 [        nan         nan         nan  0.24466688  0.70259211]
 [ 0.4916004          nan         nan  0.94945378  0.73983538]
 [ 0.89057404  0.4542628          nan  0.95547377         nan]
 [ 0.4071912   0.36066797  0.73169132  0.48217226  0.62607888]
 [ 0.30341337         nan  0.75608859  0.31497997         nan]]

【讨论】：

你的也不错！我不得不谷歌搜索随机选择而不替换，发现random_choice 有那个可选的replace 参数，刚刚工作！ :)