创建充满nan的numpy矩阵

我有以下代码:

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))

它创建了一个宽x高x 9的矩阵，全是0。相反，我想知道是否有一个函数或方法，以一种简单的方式将它们初始化为nan。

当前回答

在numpy中，矢量运算很少需要循环。你可以创建一个未初始化的数组，并一次分配给所有条目:

>>> a = numpy.empty((3,3,))
>>> a[:] = numpy.nan
>>> a
array([[ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN]])

我已经计时的替代方案a[:] = numpy。a.fill(numpy.nan)由Blaenk发布:

$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a.fill(np.nan)"
10000 loops, best of 3: 54.3 usec per loop
$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a[:] = np.nan" 
10000 loops, best of 3: 88.8 usec per loop

计时显示偏好ndarray.fill(..)作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的方便实现，在这里你可以同时为整个切片赋值，代码的意图非常明确。

注意ndarray。fill在原地执行操作，因此numpy.empty((3,3，)).fill(numpy.nan)将返回None。

2009-11-10 00:17:49

其他回答

请原谅我的迟到，但这里是大型数组的最快解决方案，iff单精度(f4 float32)是你所需要的。是的，np。南也在工作。

def full_single_prec(n):
    return numpy.full(n, val, dtype='f4')

2023-01-03 04:23:04

只是一个警告，使用np.empty()初始化而不随后编辑值可能会导致(内存分配?)问题:

arr1 = np.empty(96)
arr2 = np.empty(96)
print(arr1)
print(arr2)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan  0.  0.  0.  0.
#   0.  0.  0.  0. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]
#
# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

在数组中初始化的浮点数在我的脚本中的其他地方使用，但与变量arr1或arr2根本没有关联。令人毛骨悚然的。

来自用户@JHBonarius的回答解决了这个问题:

arr = np.tile(np.nan, 96)
print(arr)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

2022-01-17 17:18:47

你熟悉numpy.nan吗?

你可以创建你自己的方法，比如:

def nans(shape, dtype=float):
    a = numpy.empty(shape, dtype)
    a.fill(numpy.nan)
    return a

Then

nans([3,4])

将输出

array([[ NaN,  NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN,  NaN]])

我在一个邮件列表线程中找到了这个代码。

2009-11-10 00:16:58

另一种选择是使用numpy。full, NumPy 1.8+中可用的选项

a = np.full([height, width, 9], np.nan)

这是非常灵活的，你可以用任何你想要的数字来填充它。

2014-10-09 23:50:13