将 numpy 数组中的 0 值更改为 nan 值，将所有内容更改为 nan

Question

我有形状为 (1212,2117) 的 numpy 阵列。 该数组包含值为 0 或值大于 0 的像素，如下所示：

我想给出无数据的 0 像素值。 我试图这样做：

arr=arr.astype('float')
arr[arr==0]=np.nan

结果似乎是所有 NaN 的图表。带有一个小方块：

plt.imshow(test)

然而，似乎所有的值都发生了变化，就好像我检查这个数组的最大值或最小值是什么，我得到了 nan：

test.max()
>>>nan

test.min()
>>>nan

我想了解为什么我会得到这个结果，以及如何正确地为值为 0 的像素不给出数据值。

Answer 1

做一个列表

遍历每个像素，检查它是否为 nan，然后 append 0，如果不是，则 append 数字。

np.array（你的数组）

虽然它是非pythonic，但它可能会完成工作。

Answer 2

您在文档（注释部分）中有原因和解决方案。

传播 NaN 值，即如果至少一项为 NaN，则相应的最大值也将为 NaN。 要忽略 NaN 值（MATLAB 行为），请使用 nanmax。

np.nanmax(arr)
# and
np.nanmin(arr))

应该给出预期的结果。