有没有更好的方法让 numpy.argmin() 忽略 NaN 值

Posted 2023-03-11

【中文标题】有没有更好的方法让 numpy.argmin() 忽略 NaN 值

【英文标题】：Is there a better way of making numpy.argmin() ignore NaN values

【发布时间】：2011-02-18 17:57:55

【问题描述】：

我想获取包含 NaN 的 numpy 数组的最小值的索引，我希望它们被忽略

>>> a = array([ nan,   2.5,   3.,  nan,   4.,   5.])  
>>> a  
array([ NaN,  2.5,  3. ,  NaN,  4. ,  5. ])  

如果我运行 argmin，它会返回第一个 NaN 的索引

>>> a.argmin()  
0  

我用 Infs 替换 NaN，然后​​运行 ​​argmin

>>> a[isnan(a)] = Inf  
>>> a  
array([ Inf,  2.5,  3. ,  Inf,  4. ,  5. ])  
>>> a.argmin()  
1  

我的困境如下：我宁愿不要将 NaN 更改为 Infs，然后在我用完 argmin 后再返回（因为 NaN 稍后在代码中具有含义）。有一个更好的方法吗？

还有一个问题，如果a的所有原始值都是NaN，结果应该是什么？在我的实现中，答案是 0

【参考方案1】：

当然！使用nanargmin:

import numpy as np
a = np.array([ np.nan,   2.5,   3.,  np.nan,   4.,   5.])
print(np.nanargmin(a))
# 1

还有nansum、nanmax、nanargmax和nanmin，

在scipy.stats 中，有nanmean 和nanmedian。

For more ways 忽略nans，查看masked arrays。

【讨论】：

你不知道这让我多么高兴。