Ich habe ein 1D-Array und ich möchte numpy bincount verwenden, um ein Histogramm zu erstellen. Es funktioniert OK, aber Ich möchte es NaN-Werte ignorieren.Ignore NaN in numpy bincount in Python
histogram = np.bincount(distancesArray, weights=intensitiesArray)/np.bincount(distancesArray)
Wie kann ich das tun?
Danke für Ihre Hilfe!
Hier ist, was ich denke, Ihr Problem ist:
import numpy
w = numpy.array([0.3, float("nan"), 0.2, 0.7, 1., -0.6]) # weights
x = numpy.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])
numpy.bincount(x, weights=w)
#>>> array([ 0.3, nan, 1.1])
Die Lösung nur Indizierung nur zu verwenden ist, um die nicht-nan Gewichte zu halten:
keep = ~numpy.isnan(w)
numpy.bincount(x[keep], weights=w[keep])
#>>> array([ 0.3, 0.2, 1.1])
Sie können nicht NaN in einer ganzen Zahl haben bewertet Array. Wenn Sie versuchen, np.bincount zu nennen, wird es gehen beschweren:
TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe'
Wenn Sie das Gießen (.astype(int)) tun, werden Sie verrückt Werte erhalten, wie -9223372036854775808. Sie können dies überwinden, indem die nicht NaN-Werte auswählen:
mask = ~np.logical_or(np.isnan(distancesArray), np.isnan(intensitiesArray))
histogram = np.bincount(distancesArray[mask].astype(int),
weights=intensitiesArray[mask])
Sie es zu einem Pandas Serie umwandeln konnte und die Nullwerte entfernen.
ds = pd.Series(distancesArray)
ds = ds[ds.notnull()] #returns non nullvalues