matplotlib hist，同时忽略特定的无数据值

Question

我有一个 1.0e6 作为无数据值的 2D numpy 数组。我想生成数据的直方图，虽然我已经成功了，但这并不是最好的方法。

from matplotlib import pyplot
import sys

eps = sys.float_info.epsilon
no_data = 1.0e6

e_data = elevation.reshape(elevation.size)
e_data_clean = [ ]

for i in xrange(len(e_data)):
    val = e_data[i]
    # floating point equality check for val aprox not equal no_data
    if val > no_data + eps and val < no_data - eps:
        e_data_clean.append(val)

pyplot.hist(e_data_clean, bins=100)

似乎应该有一个干净的（并且为此更快的一个班轮）。有吗？

Answer 1

您可以使用布尔数组来选择所需的索引：

selected_values = (e_data > (no_data + eps)) & (e_data < (no_data - eps))
pyplot.hist(e_data[selected_values])

(e_data > (no_data + eps)) 将创建一个具有与e_data 相同形状的np.bool 数组，并在给定索引处设置为True，当且仅当该索引处的值大于(no_data + eps)。 & 是满足这两个条件的逐元素 and 运算符。

或者，如果no_data 只是一个约定，我会将这些值设置为numpy.nan，并使用e_data[numpy.isfinite(e_data)]。