Wie ich kann ich bedingt ändern Sie die Werte in ein numpy-array unter Berücksichtigung nan zahlen?

Mein array ist ein 2D-matrix-und es hat numpy.nan-Werte neben den negativen und positiven Werte: 

>>> array
array([[        nan,         nan,         nan, ..., -0.04891211,
            nan,         nan],
   [        nan,         nan,         nan, ...,         nan,
            nan,         nan],
   [        nan,         nan,         nan, ...,         nan,
            nan,         nan],
   ..., 
   [-0.02510989, -0.02520096, -0.02669156, ...,         nan,
            nan,         nan],
   [-0.02725595, -0.02715945, -0.0286231 , ...,         nan,
            nan,         nan],
   [        nan,         nan,         nan, ...,         nan,
            nan,         nan]], dtype=float32)

Und ich möchte Sie ersetzen Sie alle positiven zahlen mit einer Zahl und alle negativen zahlen mit einer anderen Zahl.

Wie kann ich ausführen, dass mit python/numpy?

(Für die Aufzeichnung, die matrix ist ein Ergebnis von geoimage, die ich durchführen wollen Klassifizierung)

  • Gibt es positive zahlen in das array, die Sie nur nicht zeigen in der Vorschau
InformationsquelleAutor user528025 | 2012-09-14
  1. 33

    Die Tatsache, dass Sie np.nan im array sollte keine Rolle spielen. Verwenden Sie einfach fancy indexing:

    x[x>0] = new_value_for_pos
x[x<0] = new_value_for_neg

    Wenn Sie Sie ersetzen möchten Ihre np.nans:

    x[np.isnan(x)] = something_not_nan

    Weitere Infos über fancy indexing ein tutorial und die NumPy Dokumentation.

    InformationsquelleAutor Pierre GM
  2. 7

    Versuchen:

    a[a>0] = 1
a[a<0] = -1
    InformationsquelleAutor silvado
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