convertir la valeur nan à zéro

Question

J'ai un tableau numpy 2D. Certaines des valeurs de ce tableau sont NaN . Je souhaite effectuer certaines opérations à l'aide de ce tableau. Par exemple, considérons le tableau :

[[   0.   43.   67.    0.   38.]
 [ 100.   86.   96.  100.   94.]
 [  76.   79.   83.   89.   56.]
 [  88.   NaN   67.   89.   81.]
 [  94.   79.   67.   89.   69.]
 [  88.   79.   58.   72.   63.]
 [  76.   79.   71.   67.   56.]
 [  71.   71.   NaN   56.  100.]]

J'essaie de prendre chaque ligne, une à la fois, de la trier dans l'ordre inverse pour obtenir les 3 valeurs maximales de la ligne et de calculer leur moyenne. Le code que j'ai essayé est le suivant :

# nparr is a 2D numpy array
for entry in nparr:
    sortedentry = sorted(entry, reverse=True)
    highest_3_values = sortedentry[:3]
    avg_highest_3 = float(sum(highest_3_values)) / 3

Cela ne fonctionne pas pour les lignes contenant NaN . Ma question est la suivante : existe-t-il un moyen rapide de convertir tous les . NaN à zéro dans le tableau numpy 2D afin que je n'aie pas de problèmes avec le tri et les autres choses que j'essaie de faire.

Answer 1

Vous pouvez utiliser numpy.nan_to_num :

numpy.nan_to_num(x) : Remplacer nan con zéro y inf con nombres finis .

Exemple (voir doc) :

>>> np.set_printoptions(precision=8)
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000,
        -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])

Answer 2

Nan n'est jamais égal à nan

if z!=z:z=0

donc pour un tableau 2D

for entry in nparr:
    if entry!=entry:entry=0

Answer 3

Vous pouvez utiliser la fonction lambda, par exemple pour un tableau 1D :

import numpy as np
a = [np.nan, 2, 3]
map(lambda v:0 if np.isnan(v) == True else v, a)

Vous obtiendrez ainsi le résultat :

[0, 2, 3]

Answer 4

Dans votre cas, si tous les éléments sont stockés en tant que str et il suffit d'utiliser trié comme vous le faites, puis de vérifier le premier élément et de le remplacer par "0".

>>> l1 = ['88','NaN','67','89','81']
>>> n = sorted(l1,reverse=True)
['NaN', '89', '88', '81', '67']
>>> import math
>>> if math.isnan(float(n[0])):
...     n[0] = '0'
... 
>>> n
['0', '89', '88', '81', '67']