当数组中存在非NaN值时，Python Numpy nanmax()返回nan
当数组中存在非NaN值时，Python Numpy的nanmax()函数返回数组中的最大非NaN值。
nanmax()函数是numpy库中的一个函数，用于计算数组中的最大值，但会忽略NaN（Not a Number）值。如果数组中只包含NaN值，那么nanmax()函数将返回NaN。
nanmax()函数的语法如下： numpy.nanmax(arr, axis=None, out=None)
参数说明：
- arr：要计算最大值的数组。
- axis：可选参数，指定计算最大值的轴。如果不提供该参数，则计算整个数组的最大值。
- out：可选参数，用于存储结果的输出数组。
nanmax()函数的返回值是数组中的最大非NaN值。
使用示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
max_value = np.nanmax(arr)
print(max_value)输出结果：
5.0在这个例子中，数组arr中包含了非NaN值1、2、4和5。通过调用nanmax()函数，可以得到数组中的最大非NaN值，即5.0。
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相关·内容
我尝试使用Numpy的nanmax函数来获取矩阵列中所有非nan值的最大值，对于某些情况，它是有效的，对于某些情况，它返回nan作为最大值。但是，在每一列中都有非NaN值，为了确保我用max(x，na.rm = T)在R中尝试了同样的方法，一切都很好。
有人知道为什么会发生这种情况吗？我唯一能想到的就是我把numpy矩阵转换成了一个熊猫框架，但是我真的不知道……
np.nanmax(datamatrix, axis=0)
matrix([[1, 101, 193, 1, 163.0, 10.6, nan, 4.7, 142.0, 0.47, 595.0,
170.0, 5.
浏览 62提问于2016-08-19得票数 0
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嗨，我想处理一个数据文本文件，但我似乎有很多代码的问题。文本文件如下所示
-7 -9.000000000000002 -3 622.0582425616101
-6.500000000000001 -9.000000000000002 -3 622.1498719223513
-6 -9.000000000000002 -3
浏览 7提问于2017-12-31得票数 0
1回答
假设有一个形状为np.float32的矩阵A，(N, M)。与A一起，我拥有另一个矩阵B，其类型为np.bool，形状完全相同( A中的元素可以映射为1:1到B)。示例：
A =
[
[0.1, 0.2, 0.3],
[4.02, 123.4, 534.65],
[2.32, 22.0, 754.01],
[5.41, 23.1, 1245.5],
[6.07, 0.65, 22.12],
]
B =
[
[True, False, True],
[False, False, True],
[True, True, False
浏览 4提问于2021-08-06得票数 1
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2回答
我在numpy中有一个包含nans的3D数组。我需要返回沿0轴具有最大索引位置的值。答案将简化为一个二维数组。
关于沿着轴()查找最大值的索引位置有很多问题，但这与我需要的不同。
示例3D数组：
>>> import numpy as np
>>> foo = np.asarray([[[7,4,6],[4,2,11], [7,8,9], [4,8,2]],[[1,2,3],[np.nan,5,8], [np.nan,np.nan,10], [np.nan,np.nan,7]]])
>>> foo
array([[[ 7., 4.,
浏览 14提问于2018-12-13得票数 1
我正试图获得numpy.arrays的最大值，如下面的代码所示：
[np.nanmax(temp_data[i:i+window_size, 1:], axis=0) for i, t in enumerate(temp_data)]
但是，我得到了以下错误：
{TypeError}ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule '
浏览 6提问于2017-04-27得票数 3
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当使用浮点值时一切都很好。
>>> import numpy as np
>>> np.max(1.2, np.nan)
>>> nan
但是当使用十进制值时..。
>>> import numpy as np
>>> import decimal as d
>>> np.max([d.Decimal('1.2'), d.Decimal('NaN')])
>>> InvalidOperation: comparison involvin
浏览 7提问于2014-08-27得票数 4
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4回答
numpy有三个不同的函数，它们似乎可以用于相同的事情--除了numpy.maximum只能按元素使用，而numpy.max和numpy.amax可以在特定的轴上使用，或者所有的元素。为什么不仅仅是numpy.max？这在性能上有什么微妙之处吗？
( min对amin和minimum也是如此)
浏览 6提问于2015-11-06得票数 206
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我正在尝试使用MinMaxScaler()将我的数据缩放到0-1之间，使用：
x_scaling = x_scale.transform(x)
print("Min:", np.min(x_scaling))
print("Max:", np.max(x_scaling))
我的trackback错误消息是：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
浏览 272提问于2018-07-28得票数 0
4回答
是什么原因，为什么我的numpy数组的最大和最小值是nan？我检查了我的数组：
for i in range(data[0]):
if data[i] == numpy.nan:
print("nan")
我的数据里没有南。我的搜索错了吗？如果不是:麦克斯和敏成为南的原因是什么？
浏览 11提问于2020-07-12得票数 0
我有形状为(1212,2117)的numpy数组。数组包含值为0或值大于0的像素，如下所示：
我想给出0像素值的零数据。我试过这样做：
arr=arr.astype('float')
arr[arr==0]=np.nan
结果似乎是一个小正方形的NaN.with图：
plt.imshow(test)
然而，似乎所有的值都是变化的，就好像我检查这个数组的最大值或min值是多少一样：
test.max()
>>>nan
test.min()
>>>nan
--我想了解为什么我会得到这个结果，以及如何正确地给出值为0的像素的数据值
浏览 0提问于2021-06-09得票数 1
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我有一个pd.Series和标量值的列表(float和int)，我希望找到元素的最大值(Series都是相同的长度)。如果存在np.nan值，则应该使用另一个值(如果只有nans可用，则使用np.nan)。只要列表中的序列或值不包含nan值，就可以正常工作，但是如果它们包含了，则nan将主导结果系列。
rv = input_list[0]
for s in input_list[1:]:
rv = np.maximum(s, rv)
作为一个例子
input_list = [pd.Series([1, 2, 3, 1]), 2, pd.Series([3, 1, np.nan, 4])]
浏览 2提问于2018-07-15得票数 1
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我有一个包含nan条目的列表
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
b = [nan, 2, 3, nan, 5, 6]
c = [nan, 2, 3, 4, 5, 6]
data = [a,b,c]
我想通过对列表中的ith项进行求和，然后除以它的所有非NaN元素的平均值来找到列表中项的平均值。
mean = np.mean(data)
因为找到了nan条目，所以无法工作。
例如，在MATLAB中可以找到mean([a;b;c],'omitnan')选项。
Python中有类似的函数吗？
建议会很有帮助
浏览 10提问于2022-07-08得票数 0
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8回答
从没有任何元素的列表中获取最大值
、、、、
我试图使用以下代码从包含非value的list对象中获取最大值：
import numpy as np
LIST = [1,2,3,4,5,None]
np.nanmax(LIST)
但是我收到了一条错误消息
'>=' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'
显然，np.nanmax()不适用于None。从包含None值的list对象中获取最大值的替代方法是什么？
浏览 13提问于2017-09-03得票数 10
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Data_df“冒号”
<class 'pandas.core.series.Series'>
0 -475.0
1 -799.0
2 -656.0
3 -444.0
4 -901.0
...
575 NaN
576 NaN
577 NaN
578 NaN
579 NaN
type(data_df["colname"].iloc[579])
<class 'numpy.float64'>
data_df["
浏览 1提问于2021-08-06得票数 1
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假设我有三个具有相同长度且包含float64元素的Series对象，如何创建另一个Series对象(也具有相同长度)，以包含这三个Series的最大值？在numpy中有没有很好的方法(而不是只写for循环，比较每三个元素，并将每个最大值附加到集合中)？
浏览 0提问于2017-12-14得票数 1
如果有一个以max()开头的数组，则min()函数和np.nan函数都将返回np.nan。
以下是它如预期那样工作的地方：
>>> column_data = np.array([111, np.nan, 112, np.nan, 115, np.nan, 116, np.nan, 117, np.nan, 118, np.nan, 119])
>>> print(max(column_data))
119.0
>>> print(min(column_data))
111.0
现在我在数组的开头添加了一个np.nan，它搞砸了
>&
浏览 6提问于2020-01-14得票数 0
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因此，我尝试用matplotlib.pyplot绘制三维图形，但仅限于边界由函数设置的特定区域。以下是代码 import numpy
from scipy.integrate import quad
import matplotlib.pyplot
import matplotlib.ticker
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def get_x1min(pT, eta, rS):
return (pT * numpy.exp(eta)) / (rS - pT * numpy.exp(- eta))
def get_x2(x1,
浏览 15提问于2018-12-17得票数 1
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3回答
numpy，得到子集的最大值
、、、、
v说，我有一个值数组(例如v=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])和一个索引数组，比如g (例如g=[0,0,0,0,1,1,1,1,2,2])。
举个例子，我知道如何以一种非常numpythonic的方式，把每一组的第一个元素：
import numpy as np
v=np.array([1,2,3,4,74,73,72,71,9,10])
g=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1,2,2])
mask=np.concatenate(([True],np.diff(g)!=0))
v[mask]
返回：
array([1, 74, 9])
是否有任何numpy方法(
浏览 1提问于2015-12-10得票数 9
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由于我的df中有NaN (它们不能被任何其他值替换)，findmax()函数返回NaN作为找到的最大值，这一点都不有用.我读了好几个博客和帖子，什么也没发现。具体来说，我是否可以像python的np.nanmax()一样使用这个函数？
浏览 4提问于2022-04-03得票数 3
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在最近的一次采访中，我遇到了以下问题。
我们有一个列表l = [NaN, 5, -12, NaN, 9, 0]，我们希望用-9替换NaN，使用知道max(NaN, -9) = -9的max函数。我试过的是：
from numpy import NaN
l = [NaN, 5, -12, NaN, 9, 0]
ll = [-9, 5, -12, -9, 9, 0]
print([max(i) for i in zip(l, ll)])
# output : [nan, 5, -12, nan, 9, 0]
但是输出仍然是相同的列表。不知道该怎么编码。
浏览 3提问于2022-06-23得票数 1
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max(float('nan'), 1)评估为nan
max(1, float('nan'))计算值为1
是故意的行为吗？
谢谢你的回答。
当可迭代值为空时，max将引发异常。为什么Python的max在nan存在时不会引发异常？或者至少做一些有用的事情，比如返回nan或忽略nan。目前的行为非常不安全，似乎完全不合理。
我发现这种行为带来了更令人惊讶的后果，所以我刚刚发布了一个。
浏览 4提问于2010-11-21得票数 58
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我有一个大小为m x n的数组，每一行都有n个元素，这些元素显示了一定的概率(介于0和1之间)。我想找出元素之间差异最大的行，如果它的非零元素也更大，那就更好了。
例如，在数组Arr中：
Arr = [0.1 0 0.33 0 0.55 0;
0.01 0 0.10 0 0.2 0;
1 0.1 0 0 0 0;
0.55 0 0.33 0 0.15 0;
0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17
浏览 0提问于2013-01-03得票数 0
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我有一个numpy数组，我需要绘制成一个热图。numpy数组还将包含NaN值，我需要从绘图中排除这些值。我在其他帖子中被告知，numpy自动隐藏了图中的NaN值，但不知何故，它对我不起作用。下面是一个示例代码
column_labels = list('ABCDEFGH')
row_labels = list('WXYZ')
fig, ax = plt.subplots()
data = np.array([[ 0.96753494, 0.52349944, 0.0254628 , 0.5104103 ],
[ 0.07320069,
浏览 0提问于2016-03-10得票数 4
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最近，我无意中发现了这种非常不直观的行为：
import numpy as np
max([0, np.nan]) # 0
max([np.nan, 0.0]) # np.nan
我假设max函数将两个条目视为最大值，并且--根据文档--返回第一个条目。我不得不承认，我不知道Python函数max一般不知道如何处理numpy类型。当然，np.max返回预期的结果(np.nan)。我正在使用Python 3。有人知道这里发生了什么事吗？
浏览 16提问于2022-06-29得票数 1
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在我的PyCharm IDE中，如果我打开一个numpy.ndarray控制台(解释器)并尝试用初始形状[1]实例化一个[1]，则得到以下结果：
Python 3.8.10 (tags/v3.8.10:3d8993a, May 3 2021, 11:48:03) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)]
IPython 8.4.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
PyDev console: using IPython 8.4.0
Python 3.8.10 (tags/v3.8.10:
浏览 5提问于2022-08-15得票数 3
我偶然发现了max，min和numpy.nan的一些奇怪的行为，我很好奇引擎盖下面发生了什么。
考虑在python3中运行的以下代码：
import numpy as np
max(np.nan, 0) # outputs nan
max(np.nan, 10000) # outputs nan
max(0, np.nan) # outputs 0
max(10000, np.nan) # outputs 10000
我玩过许多值，似乎第一个值总是返回的值。min也可以观察到同样的行为。我本来希望输出始终是nan，甚至会抛出一个错误，但这是非常出乎意料的。Math.nan也
浏览 0提问于2018-04-04得票数 3
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我正在尝试实现一个函数，该函数接受numpy 2d数组中的每一行，并返回特定计算的标量结果。我的当前代码如下所示：
img = np.array([
[0, 5, 70, 0, 0, 0 ],
[10, 50, 4, 4, 2, 0 ],
[50, 10, 1, 42, 40, 1 ],
[10, 0, 0, 6, 85, 64],
[0, 0, 0, 1, 2, 90]]
)
def get_y(stride):
stride_vals = stride[stride > 0]
pix_thre
浏览 2提问于2017-10-06得票数 3
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将来的警告发生在您这样做时：
>>> numpy.asarray([1,2,3,None]) == None
它当前返回False，但据我所知，它将返回一个包含[False,False,False,True]的数组，该数组将包含在未来版本的Numpy中。
正如所讨论的，的解决方法是测试a is None。
令我困惑的是，与列表相比，in关键字的这种行为与一维数组相比：
>>> None in [1,2,3,None]
True
>>> None in numpy.asarray([1,2,3,None])
__main__:1: Futur
浏览 0提问于2015-02-05得票数 13
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1回答
import numpy as np
print max([np.nan, 1, 2, 3, 4])
print max([1, 2, 3, 4, np.nan])
print max([1, 2, 3, np.nan, 4])
第一个将把nan输出为列表的最大值
第二个将打印4作为列表的最大值
第三个将打印4作为列表的最大值
这个问题有解决方案吗？让所有数学函数都忽略nan？
浏览 0提问于2017-03-27得票数 19
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我试图遵循MATLAB的网格+插值的例子。示例代码可以找到。在该站点上，我将查看以下示例：示例--在Surface上显示非均匀数据。
现在，我想在Python (Numpy + Matplotlib)中生成一个类似于MATLAB中显示的类似的情节。这是MATLAB生成的图形：
我在用Python做这件事时遇到了麻烦。下面是我在Python2.7中的代码和输出：
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
f
浏览 1提问于2014-10-09得票数 3
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1回答
我想在一个矩阵上做一些运算，里面有很多"nan“。目标是遍历矩阵列，如果其中有一个常量值，则将所有nan填充到一个列中。也就是说，如果一个列总是具有相同的值(在nan的旁边)，那么该列中的所有nan都应该填充该值。
也就是说，输入可能看起来像下面的矩阵。第二列现在应该全部用2.0填充，但最后一列应该保持原样。我包括这样做的代码，但我希望它以更有效的方式，因为它将被应用到大型矩阵。
#INPUT
[[0.15266373 nan 0.06203641 0.45986034 nan]
[0.92699705 nan 0.76849622 0.26
浏览 3提问于2022-03-30得票数 2
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2回答
从数组中返回最大值，而不是数字值
、、、、
我有一个数组，它包含浮点值以及NaN值。我取这个数组的中间值。在当前的场景中，中位数可能是一些值或NaN。我的问题是，如果中位数是NaN，它应该从数组中返回最大值，而不是NaN。
数组的例子，
x = np.array([NaN,NaN,0.1,0.002,0.14,NaN,NaN,NaN])
在这个数组中，np.median是NaN。当中位数为NaN时，它应该从数组返回最大值，我的意思是它应该从数组返回(0.14)值。
如何返回此值？
浏览 3提问于2015-07-07得票数 1
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3回答
我真的想避免这些烦人的粗野警告，因为我必须处理大量的NaNs。我知道这通常是用seterr做的，但由于某些原因，它不起作用：
import numpy as np
data = np.random.random(100000).reshape(10, 100, 100) * np.nan
np.seterr(all="ignore")
np.nanmedian(data, axis=[1, 2])
它给我一个运行时警告，即使我将numpy设置为忽略所有errors...any帮助？
编辑(这是收到的警告)：
/opt/local/Library/Frameworks/Pyth
浏览 17提问于2015-03-30得票数 62
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我想要创建一个零的平方矩阵，它的大小是数据中特定列中正项的最大值。相关的行如下，其中numpy被导入为np，df是我的dataframe，其列之一名为“标签”：
n=df['label'].max()
print(n)
print(type(n))
M=np.zeros((n,n))
打印行指示n正确计算，类型为‘numpy.int 64’。
当我试图定义M并读取：
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
我试着替换
M=np.zeros((n,n)) with
M=np.ze
浏览 2提问于2021-02-22得票数 0
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2回答
我和foll有一个熊猫系列。value_counts输出()：
NaN 2741
197 1891
127 188
194 42
195 24
122 21
当我在本系列中执行describe()时，我得到：
df[col_name].describe()
count 2738.000000
mean 172.182250
std 47.387496
min 0.000000
25% 171.250000
50% 197.000000
75% 197.
浏览 0提问于2015-09-04得票数 1
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我想要得到包含NaNs的numpy数组的min值的索引，并且我希望忽略它们。
>>> a = array([ nan, 2.5, 3., nan, 4., 5.])
>>> a
array([ NaN, 2.5, 3. , NaN, 4. , 5. ])
如果运行argmin，它将返回第一个NaN的索引。
>>> a.argmin()
0
我用Infs替换NaNs，然后运行argmin。
>>> a[isnan(a)] = Inf
>>> a
arr
浏览 0提问于2010-05-12得票数 23
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因为我的pandas数据帧中有一列的值是错误的，所以当我想要获取该列的最大值时，它只会返回nan。 >>> df.iloc[:, 1].max()
'error:512' 如何跳过nan值并获得该列最大值？
浏览 76提问于2016-07-21得票数 18
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我有这个tf-idf矩阵
type(dt) # output: scipy.sparse.csr.csr_matrix
pd.DataFrame(dt.toarray())
# output:
0 1 2 3 4 5
0 0.000000 0.000000 0.500000 0.500000 0.5 0.50000
1 0.707107 0.707107 0.000000 0.000000 0.0 0.00000
浏览 2提问于2022-04-08得票数 0
我很难调试一个问题，当在nan中使用浮点时，list中的浮点nan和numpy.array中的nan被不同地处理
给定以下列表和数组：
from itertools import groupby
import numpy as np
lst = [np.nan, np.nan, np.nan, 0.16, 1, 0.16, 0.9999, 0.0001, 0.16, 0.101, np.nan, 0.16]
arr = np.array(lst)
当我遍历列表时，连续的nan被分组：
>>> for key, group in groupby(lst):
... i
浏览 8提问于2017-01-18得票数 17
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与默认的Python行为不同，Snakemake在numpy抛出的RuntimeWarnings上停止执行。
/a-path/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3250: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered
Exiting because a job execution failed. Look above for error message
使用下面的代码配置numpy.seterr没有帮助。
import numpy as np
np.seterr(all='print')
我怎
浏览 0提问于2019-06-11得票数 1
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2回答
import numpy
import rpy2
from rpy2 import robjects
import rpy2.robjects.numpy2ri
r = robjects.r
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()
x = numpy.array( [1, 5, -99, 4, 5, 3, 7, -99, 6] )
mx = numpy.ma.masked_values( x, -99 )
print x # works, displays all values
print r.sd(x) # works, but uses
浏览 3提问于2012-02-29得票数 1
回答已采纳
我只是觉得这有点奇怪。环境是Python v3，虽然对我来说表达式看起来还不错
import numpy as np
np.nan==np.nan
要在元组中使用时返回False：
(np.nan,)==(np.nan,)
它返回True
浏览 0提问于2019-11-17得票数 2
3回答
在numpy中，有没有一种很好的惯用方法来测试二维数组中的所有行是否相等？
我可以做像这样的事情
np.all([np.array_equal(M[0], M[i]) for i in xrange(1,len(M))])
这似乎混合了python列表和numpy数组，这很难看，而且可能也很慢。
有没有更好/更整洁的方法？
浏览 0提问于2014-10-02得票数 23
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我在python 2.7.3中看到了这一点，包括pylab和numpy。为什么要这样：
>>> x = pylab.arange(5)
>>> x = x + pylab.nan
>>> print x
[ nan nan nan nan nan]
与此不同：
>>> x = pylab.arange(5)
>>> x += pylab.nan
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in add
>>> pri
浏览 2提问于2013-09-08得票数 4
回答已采纳
对于维度n的numpy数组，我希望将np.nanmax()应用于生成1维maxima数组的n-1维度，而忽略设置为np.nan的所有值。
q = np.arange(5*4*3.).reshape(3,4,5) % (42+1)
q[q%5==0] = np.nan
制作：
array([[[ nan, 1., 2., 3., 4.],
[ nan, 6., 7., 8., 9.],
[ nan, 11., 12., 13., 14.],
[ nan, 16., 17., 18.,
浏览 1提问于2016-07-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我有视频功能，如numpy文件(.npy)，形状为(15,2048)，具有正负值。我想将其规范化，以便所有的值都是正的，只有。numpy数组如下所示：
array([[-1.4004713 , 0.6517762 , -0.11610898, ..., 0.3231497 ,
0.10557604, -1.0216804 ],
[-0.34153703, 1.2883852 , 0.16293666, ..., -0.53560203,
-0.067341 , 0.00724552],
[ 0.877613 , 0.
浏览 3提问于2022-10-29得票数 0
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在我的代码中，我有一个2D numpy.ndarray，其中填充了_numpy.str__值。我试图使用select方法将值"null“更改为"nan”。问题是这个方法会引发一个FutureWarning。
我读过。根据这里的建议，我试图不将Python字符串与Numpy字符串进行比较，而是在开始时将Python字符串转换为Numpy字符串。很明显这没什么用，我在找你的建议。
我想避免关闭警告(因为它在链接中)。在我看来，这是一种非常肮脏的做法。
我的代码片段：
import pandas_datareader as pd
import numpy as np
import d
浏览 2提问于2019-07-18得票数 0
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这是预期的行为吗？我想向Spark提出一个问题，但这似乎是一个基本的功能，很难想象这里会有一个bug。我遗漏了什么？
Python
import numpy as np
>>> np.nan < 0.0
False
>>> np.nan > 0.0
False
PySpark
from pyspark.sql.functions import col
df = spark.createDataFrame([(np.nan, 0.0),(0.0, np.nan)])
df.show()
#+---+---+
#| _1| _2|
#+---+
浏览 1提问于2019-03-18得票数 7
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在numpy中是否有任何解决方法来解决在这个SO post 中描述的问题。我的numpy版本是1.19.1，并使用python3.8.5。
a = np.array(['aug', False, False, False])
a == 'aug'
array([ True, False, False, False])
但是：
a == False
<ipython-input-88-f9ff25cfe387>:1: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar in
浏览 11提问于2020-11-21得票数 1
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从矩阵中去除nan元素
、、、
我有一堆矩阵eq1，eq2等，定义如下
from numpy import meshgrid, sqrt, arange
# from numpy import isnan, logical_not
xs = arange(-7.25, 7.25, 0.01)
ys = arange(-5, 5, 0.01)
x, y = meshgrid(xs, ys)
eq1 = ((x/7.0)**2.0*sqrt(abs(abs(x)-3.0)/(abs(x)-3.0))+(y/3.0)**2.0*sqrt(abs(y+3.0/7.0*sqrt(33.0))/(y+3.0/7.0*sqrt(33.
浏览 7提问于2014-07-29得票数 0
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