Wie kann ich die Werte in einem numply-Array unter Berücksichtigung von Nan-Zahlen bedingt ändern?

Question

Meine Array ist eine 2D-Matrix und Werte numpy.nan neben negativen und positiven Werten hat:

>>> array 
array([[  nan,   nan,   nan, ..., -0.04891211, 
      nan,   nan], 
    [  nan,   nan,   nan, ...,   nan, 
      nan,   nan], 
    [  nan,   nan,   nan, ...,   nan, 
      nan,   nan], 
    ..., 
    [-0.02510989, -0.02520096, -0.02669156, ...,   nan, 
      nan,   nan], 
    [-0.02725595, -0.02715945, -0.0286231 , ...,   nan, 
      nan,   nan], 
    [  nan,   nan,   nan, ...,   nan, 
      nan,   nan]], dtype=float32) 

Und ich möchte ersetzen alle positiven Zahlen mit einer Nummer und alle negativen Zahlen mit einer anderen Nummer.

Wie kann ich das mit Python/Numpy durchführen?

(Für das Protokoll, ist die Matrix ein Ergebnis von Geobilddaten, die ich eine Klassifizierung durchführen möchten)

Answer 1

Die Tatsache, dass Sie np.nan in Ihrem Array haben sollte keine Rolle spielen . Verwenden Sie einfach Lust Indizierung:

x[np.isnan(x)] = something_not_nan 

Weitere Informationen über Phantasie Indizierung a tutorial und der NumPy documentation:

x[x>0] = new_value_for_pos 
x[x<0] = new_value_for_neg 

Wenn Sie Ihren np.nans ersetzen möchten.

Answer 2

Versuchen:

a[a>0] = 1 
a[a<0] = -1