numpy 中的屏蔽值数字化

Question

我希望numpy digitize忽略我数组中的一些值。 为了实现这一点，我用NaN替换了不需要的值并掩盖了NaN值：

import numpy as np
A = np.ma.array(A, mask=np.isnan(A))

尽管如此， np.digitize将掩码值抛出为-1 。 有没有其他方法可以让np.digitize忽略屏蔽值（或NaN ）？

Answer 1

我希望它不是性能优化，否则您可以在数字化 function 之后进行屏蔽：

import numpy as np

A = np.arange(10,dtype=np.float)
A[0] = np.nan
A[-1] = np.nan

bins = np.array([1,2,7])

res = np.digitize(A,bins)

# here np.nan is assigned to the highes bin 
# using numpy '1.17.2'
print(res)

# sp you mask you array after the execution of 
# np.digitize
print(res[~np.isnan(A)])

>>> [3 1 2 2 2 2 2 3 3 3]
>>> [1 2 2 2 2 2 3 3]