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我很难理解这个错误，因为我会给你一个有效的例子，而我感兴趣的那个不是.

我必须分析一组数据，其中包含一整年的每小时价格，称为sys_prices，经过各种转换后，它是一个numpy.ndarray有 8785 行（1 列）的对象，每一行都是一个numpy.ndarray只有一个元素的项目，一个numpy.float64数字.

代码不起作用如下：

stop_day = 95
start_day = stop_day - 10 # 10 days before
stop_day = (stop_day-1)*24
start_day = (start_day-1)*24

pcs=[] # list of prices to analyse
for ii in range(start_day, stop_day):
    pcs.append(sys_prices[ii][0])

p, x = np.histogram(pcs, bins='fd')

这*24部分是调整数据集中的索引，以尊重每小时的分辨率。

我期望将列表pcs提供给histogram方法，以便将我的 histogram 和 bin 边缘的值分别放入p和x。

我说我希望这是因为以下代码有效：

start_day = 1 
start_month = 1 
start_year = 2016 
stop_day = 1
stop_month = 2 
stop_year = 2016
num_prices = (date(stop_year, stop_month, stop_day) - date(start_year, start_month, start_day)).days*24

jan_prices = []
for ii in range(num_prices):
    jan_prices.append(sys_prices[ii][0])

p, x = np.histogram(jan_prices, bins='fd') # bin the data`

代码的不同之处在于，工作的代码只分析从一年中选定日期开始的任意时间段内的 10 天，而工作示例使用 1 月份的所有价格（例如，前 744 个值数据集）。

奇怪（r）的事情：我使用了不同的值stop_day，似乎 95 会引发错误，而 99 或 100 或 200不会。

你可以帮帮我吗？

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我解决了它，我无法发现数据集中有一个 NaN。

对于那些想知道如何发现它的人，我只是使用此代码来查找项目的索引：

nanlist=[]
for ii in range(len(array)):
    if numpy.isnan(array[ii]):
        nanlist.append(ii)

array你的容器在哪里。

于 2017-04-06T07:53:17.207 回答
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出现问题的原因是，默认情况下，直方图使用 min(pcs) 和 max(pcs) 来确定 bin 的最小和最大范围，但是由于数据集中有 nans，所以 min 和 max 变为 nans。您可以使用范围参数np.nanmin来解决此问题。np.nanmax

p, x = np.histogram(pcs, range=(np.nanmin(pcs), np.nanmax(pcs)) bins='fd')

我认为这比公认的答案要好，因为它不需要修改个人电脑。

于 2019-06-26T22:55:48.897 回答