Suche nach fehlenden Werten in einem Array

Question

Okay, extreme Anfängerfrage hier. In meinem Programm erzeuge ich ein zweidimensionales numpy Array, von dem einige Einträge fehlen (nicht die "nan" Art von nicht-existent, sondern die "None" Art oder NoneType). Ich würde gerne eine Maske über diese Einträge legen, aber es scheint mir ein paar Probleme zu haben. Normalerweise zu maskieren über, sagen wir, alle Einträge mit dem Wert 2, I

A = np.ma.masked_where tun würde (A [A == 2], A)

In diesem Fall doesn, dass Es scheint mir egal zu sein, was ich für den ersten Parameter versuche. Gedanken?

Answer 1

Da Sie -- Einträge in Ihrem Array haben, denke ich, dass es bedeutet, dass sie bereits maskiert sind:

>>> m = ma.masked_where([True, False]*5, arange(10)) 
>>> print m 
[-- 1 -- 3 -- 5 -- 7 -- 9] 

Also, ich würde sagen, dass Ihre Eingaben sind bereits maskiert und dass Sie direkt Ihr Array verwenden können .

Wenn Sie ein Array erstellen möchten, die nur die nicht-maskierte Wert enthält, können Sie tun

>>> m[~m.mask] 
[1 3 5 7] 

wo m Ihre maskierte Array ist.

Wenn Sie die Liste der maskierten Werte haben wollen, können Sie einfach die anderen Werte auswählen:

>>> m[m.mask] 
[0 2 4 6 8] 

Beachten Sie, dass die fehlenden Werte sind nicht Keine, aber sind die ursprünglichen Werte im Allgemeinen. In der Tat kann ein Array von Ganzzahlen keine Keine enthalten.

Wenn Sie die Indizes der maskierten Werte möchten, können Sie tun:

>>> numpy.nonzero(m.mask) 

Die documentation von numpy.nonzero() beschreibt, wie das Ergebnis interpretiert werden müssen.

Answer 2

Um die Elemente in einem numply-Array zu finden, die None sind, können Sie numpy.equal verwenden. Hier ein Beispiel:

import numpy as np 
import MA 

x = np.array([1, 2, None]) 

print np.equal(x, None) 
# array([False, False, True], dtype=bool) 

# to get a masked array 
print MA.array(x, mask=np.equal(x,None)) 
# [1 ,2 ,-- ,]