numpy数组过滤器并替换

Question

我有一个数组

a = np.array([1,2,3,4,np.nan])

我想用np.nan替换所有小于1.5的np.nan ，即我想

a = np.array([np.nan,2,3,4,np.nan])

我怎么做？

我做了

 a[a<1.5] = np.nan

我在IPython（Py3.4） RuntimeWarning: invalid value encountered in less收到以下运行时警告错误RuntimeWarning: invalid value encountered in less 。 这是因为我的列表中np.nan吗？ 我有什么办法可以防止这种情况发生？

还有一种无需分配就可以内联的方式吗？ 而不是做

a[a<1.5]=np.nan 
return a 

我可以做

 return a... 

....是需要填写的地方。

Answer 1

这是[ RuntimeWarning ]，因为我的列表包含np.nan吗？

是。

我有什么办法可以防止这种情况发生？

就您而言，可以安全地忽略此警告。 为了避免意外删除无关的警告，请不要在上下文管理器中放入除显示的那一行以外的任何内容 。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4,np.nan])
>>> with np.errstate(invalid='ignore'):
...     a[a<1.5] = np.nan
...     
>>> a
array([ nan,   2.,   3.,   4.,  nan])

这是就地操作，此处未创建副本。 要返回副本，与原来的a修改，喜欢蒙面阵列的方法 。

Answer 2

另一种选择可让您根据需要进入return语句：

mask = ~np.isnan(a)
mask[mask] &= a[mask] < 1.5
return np.where(mask, np.nan, a)

例：

def ma_lessthan(arr, num):
    mask = ~np.isnan(arr)
    mask[mask] &= arr[mask] < num
    return np.where(mask, np.nan, arr)

print(ma_lessthan(a, 1.5))
[ nan   2.   3.   4.  nan]

mask 致谢 ： @Jaime 。