बेवकूफ मास्क किए गए सरणी - गुम मूल्यों का संकेत

Question

import numpy as np 
import numpy.ma as ma 

"""This operates as expected with one value masked""" 
a = [0., 1., 1.e20, 9.] 
error_value = 1.e20 
b = ma.masked_values(a, error_value) 
print b 

"""This does not, all values are masked """ 
d = [0., 1., 'NA', 9.] 
error_value = 'NA' 
e = ma.masked_values(d, error_value) 
print e 

मैं 'नैन', 'एनए', 'कोई नहीं', या लापता डेटा को इंगित करने के लिए कुछ समान मूल्य का उपयोग कैसे कर सकता हूं?

Answer 1

क्या आप टेक्स्ट डेटा या इसी तरह से अपना डेटा प्राप्त कर रहे हैं? मुझे लगता है कि अपने उदाहरण में समस्या यह है कि अजगर सूची आप numpy सरणी प्रारंभ करने में उपयोग कर रहे हैं विषम प्रकार हैं (है

In [149]: f = StringIO('0.0, 1.0, NA, 9.0') 

In [150]: a = np.genfromtxt(f, delimiter=',', missing_values='NA', usemask=True) 

In [151]: a 
Out[151]: 
masked_array(data = [0.0 1.0 -- 9.0], 
      mask = [False False True False], 
     fill_value = 1e+20) 

: यदि हां, तो मैं सीधे अपने नकाबपोश मूल्य निर्दिष्ट करने के लिए genfromtxt समारोह का उपयोग कर सुझाव देंगे तैरता है और एक स्ट्रिंग)। मूल्यों को एक numpy सरणी में तारों के लिए मजबूर किया जाता है, लेकिन masked_values फ़ंक्शन अजीब परिणामों को उत्पन्न करने वाली फ़्लोटिंग पॉइंट समानता का उपयोग करता है।

In [152]: d = np.array([0., 1., 'NA', 9.], dtype=object) 

In [153]: e = ma.masked_values(d, 'NA') 

In [154]: e 
Out[154]: 
masked_array(data = [0.0 1.0 -- 9.0], 
      mask = [False False True False], 
     fill_value = ?) 

आप के बाद से परिणाम एक नाव dtype है पहला समाधान पसंद कर सकते हैं:

यहाँ एक तरह से वस्तु dtype साथ एक सरणी बनाने के द्वारा इस पर काबू पाने के लिए है।

Answer 2

यह समाधान काम करता है, यह सरणी की एक प्रति बनाने के लिए मजबूर करता है।

a_true = (a == 'NA') 

a[a_true] = 1.e20 

a = a.astype(float) 

print a 

error_value = 1.e20 

b = ma.masked_values(a, error_value) 

print b