एकाधिक दिए गए मानों के साथ पायथन में एक मुखौटा सरणी बनाना

Question

मैं बराबर आकार के कॉलम के विरुद्ध डेटा की एक बड़ी श्रृंखला (numpy.genfromtxt के माध्यम से) के कई स्तंभों को चित्रित कर रहा हूं। गुम डेटा को अक्सर नैन, -999, -99 99, आदि के रूप में जाना जाता है। हालांकि मैं यह नहीं समझ सकता कि सरणी से कई मान कैसे निकालें। मेरे पास वर्तमान में यह है:

for cur_col in range(start_col, total_col): 
    # Generate what is to be graphed by removing nan values 
    data_mask = (file_data[:, cur_col] != nan_values) 
    y_data = file_data[:, cur_col][data_mask] 
    x_data = file_data[:, time_col][data_mask] 

किस बिंदु के बाद मैं प्रत्येक कॉलम के लिए उचित आंकड़े बनाने के लिए matplotlib का उपयोग करता हूं। यह ठीक काम करता है अगर nan_values ​​एक पूर्णांक है, लेकिन मैं एक सूची का उपयोग करने के लिए देख रहा हूँ।

संपादित करें: यहां एक कामकाजी उदाहरण है।

import numpy as np 

file_data = np.arange(12.0).reshape((4,3)) 
file_data[1,1] = np.nan 
file_data[2,2] = -999 
nan_values = -999 

for cur_col in range(1,3): 
    # Generate what is to be graphed by removing nan values 
    data_mask = (file_data[:, cur_col] != nan_values) 
    y_data = file_data[:, cur_col][data_mask] 
    x_data = file_data[:, 0][data_mask] 
    print 'y: ' + str(y_data) 
    print 'x: ' + str(x_data) 
print file_data 

>>> y: [ 1. nan 7. 10.] 
    x: [ 0. 3. 6. 9.] 
    y: [ 2. 5. 11.] 
    x: [ 0. 3. 9.] 
    [[ 0. 1. 2.] 
    [ 3. nan 5.] 
    [ 6. 7. -999.] 
    [ 9. 10. 11.]] 

यह काम नहीं करेगा अगर nan_values ​​= [ 'नेन', -999] जो कि मैं क्या पूरा करने के लिए देख रहा हूँ है।

Answer 1

मैं बहुत तरह masked arrays उपयोग करने का सुझाव होगा:

>>> a = np.arange(12.0).reshape((4,3)) 
>>> a[1,1] = np.nan 
>>> a[2,2] = -999 
>>> a 
array([[ 0., 1., 2.], 
     [ 3., nan, 5.], 
     [ 6., 7., -999.], 
     [ 9., 10., 11.]]) 
>>> m = np.ma.array(a,mask=(~np.isfinite(a) | (a == -999))) 
>>> m 
masked_array(data = 
[[0.0 1.0 2.0] 
[3.0 -- 5.0] 
[6.0 7.0 --] 
[9.0 10.0 11.0]], 
      mask = 
[[False False False] 
[False True False] 
[False False True] 
[False False False]], 
     fill_value = 1e+20) 

Answer 2

मैं (छद्म कोड) की तरह कुछ की कोशिश करेंगे:

nan_values = [...] 

for cur_col in range(start_col, total_col): 
    # Generate what is to be graphed by removing nan values 
    y_data = [file_data[i,cur_col] for i in range(len(file_data)) if not(file_data[i,cur_col] in nan_values)] 
    x_data = [file_data[i,time_col] for i in range(len(file_data)) if not(file_data[i,cur_col] in nan_values)]