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我希望在 numpy 中用 NaN 替换一个数字，并且正在寻找一个类似 numpy.nan_to_num 的函数，但相反。

随着处理不同的数组，该数字可能会发生变化，因为每个数组都可以具有唯一定义的 NoDataValue。我见过人们使用字典，但是数组很大并且充满了正负浮点数。我怀疑尝试将所有这些加载到任何东西中以创建密钥的效率不高。

我尝试使用以下和 numpy 要求我使用 any() 或 all()。我意识到我需要明智地迭代元素，但希望内置函数可以实现这一点。

def replaceNoData(scanBlock, NDV):
    for n, i in enumerate(array):
        if i == NDV:
            scanBlock[n] = numpy.nan

NDV 是 GDAL 的无数据值，数组是一个 numpy 数组。

蒙面数组可能是要走的路吗？

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A[A==NDV]=numpy.nan

A==NDV 将生成一个布尔数组，可用作 A 的索引

于 2011-07-15T01:17:28.987 回答