wie finden Sie das einzigartige nicht-nan-Werte in ein numpy-array?

Ich würde gerne wissen, ob es eine saubere Art und Weise zu behandeln nan in numpy.

my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])
print my_array1
#[  5.   4.   2.   2.   4.  nan  nan   6.]
print set(my_array1)
#set([nan, nan, 2.0, 4.0, 5.0, 6.0])

Ich hätte gedacht, dass es zurückkehren sollte in die meisten 1 nan-Wert. Warum tut es wieder mehrere nan-Werte?
Ich würde gerne wissen, wie viele einzigartige nicht-nan-Werte habe ich in ein numpy-array.

Dank

InformationsquelleAutor user2015487 | 2015-03-09
  1. 18

    Können Sie np.unique zu finden, die eindeutige Werte in Kombination mit isnan zum filtern der NaN Werte:

    In [22]:

my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])
np.unique(my_array1[~np.isnan(my_array1)])
Out[22]:
array([ 2.,  4.,  5.,  6.])

    warum bekommen Sie mehrere NaN Werte, es ist, weil NaN können nur Werte verglichen werden, in der Regel:

    In [23]:

np.nan == np.nan
Out[23]:
False

    so dass Sie isnan zur Durchführung der korrekten Vergleich

    mit set:

    In [24]:

set(my_array1[~np.isnan(my_array1)])
Out[24]:
{2.0, 4.0, 5.0, 6.0}

    Können Sie anrufen len auf irgendwelche der oben um eine Größe:

    In [26]:

len(np.unique(my_array1[~np.isnan(my_array1)]))
Out[26]:
4
    InformationsquelleAutor EdChum
  2. 0

    Könnten Sie isnan() mit Ihrem setm dann iterieren durch die Ergebnis von isnan () - array und entfernen Sie alle NaN-Objekte.

    my_array1=np.array([5,4,2,2,4,np.nan,np.nan,6])
print my_array1
#[  5.   4.   2.   2.   4.  nan  nan   6.]
print set(my_array1)
#set([nan, nan, 2.0, 4.0, 5.0, 6.0])
for i,is_nan in enumerate(np.isnan(list(my_array1))):
    if is_nan:
        del my_array1[i]
    InformationsquelleAutor ThePavolC
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