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我有一些来自实验的值，我想删除一些相对于其他行的行。意思：测量场，偏光以及偏光的误差。现在进行此测量的机器有时不会在其中一些行中写入值。所以我可能会得到：field = data[0]

field = [1,2,3,3,2,1,nan,4,1,2]
polarization = [nan, 10,230,13,123,50,102,90,45]
error = [0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 0.4, 0.2]

现在我想删除场、极化和误差的第一个元素，因为极化[0] 值 = nan. 以及所有数组的 [6] 值，因为 field[6] = nan.

这就是我获取数据的方式：

class DataFile(object):
    def __init__(self, filename):
        self._filename = filename


    def read_dat_file(self):
        data = np.genfromtxt(self._filename, delimiter=',', \
        usecols=(3,4,5,), skip_header=23, skip_footer=3, unpack=True, converters={\
        3: lambda x: self._conv(x), \
        4: lambda x: self._conv(x), \
        5: lambda x: self._2_conv(x)})
        return data

a = DataFile("DATFILE.DAT")
print a

_conv 函数只是进行一些单位转换，或者如果值为“”，则写入“nan”。我试图做类似的事情：

data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]

但是后来我拿回了一个数组，事情变得一团糟。我的下一个方法是计算元素，从所有数组中删除相同的元素......等等。工作，但它是丑陋的。那么这里最好的解决方案是什么？

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尝试使用mask_where命令。

一个（非常基本的）示例：

y = np.array([2,1,5,2])                         # y axis
x = np.array([1,2,3,4])                         # x axis
m = np.ma.masked_where(y>5, y)                  # filter out values larger than 5
new_x = np.ma.masked_where(np.ma.getmask(m), x) # applies the mask of m on x

好消息是您现在可以将此掩码应用于更多数组，而无需对每个数组进行掩码过程。而且它不会像计数元素那样难看。

在您的情况下，您可能需要遍历每个数组，检查nan然后将该掩码应用于所有其他数组。希望有帮助。

于 2015-03-03T08:49:42.547 回答
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您可以遍历行并为行创建掩码，然后使用布尔索引来获取通过的行的视图：

import numpy as np

field = [1,2,3,3,2,1,-1,4,1,2]
polarization = [-1, 10,230,13,123,50,102,90,45,1337]
error = [0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 0.4, 0.2]

#transposition is needed to get expected row-col format
array = np.array([field, polarization, error]).T
print(array)

#create your filter function
filter = lambda row : row[0] > 0 and row[1] > 0 and row[2] > 0

#create boolean mask by applying filter
mask = np.apply_along_axis(filter, 1, array)
print(mask)

new_array = array[mask]
print(new_array)
于 2015-03-03T09:33:21.890 回答
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我结合了另一个线程和 red_tigers 答案，我想与您分享：只需在包含数据的数组上运行此函数即可：

data = np.array([field, polarization, error]).T

def delete_NaN_rows(self, data):
    filter = lambda row: ~np.isnan(row[0]) and ~np.isnan(row[1]) and ~np.isnan(row[2])
    mask = np.apply_along_axis(filter, 1, data)
    clean_data = data[mask]
    return clean_data.T

我使用了 np.isnan(#element) 的倒数 (~) 用 NaN 条目识别我的行并删除它们。

于 2015-03-03T13:16:58.140 回答