在Python中使用numpy/scipy忽略数组中的-Infinity值

Question

我有一个NxM的数组，使用numpy库，我想对这个数组进行对数运算，但要忽略那些在取对数之前就是负数的值。因为对负数取对数会得到负无穷大（-Inf），这样我的矩阵里就会出现一些-Inf的值。接下来，我想对这个矩阵的每一列进行求和，但要忽略这些-Inf的值，我该怎么做呢？

举个例子，

mylogarray = log(myarray)
# take sum, but ignore -Inf?
sum(mylogarray, 0)

我知道有一个叫nansum的函数，我需要一个类似的函数，像是叫infsum的。

谢谢。

Answer 1

使用掩码数组的替代方案……

import numpy as np
myarray = np.array([2, 0, 1.5, -3])
mylogarray = np.log(myarray) # The log of negative numbers is nan, 0 is -inf
summed = mylogarray[np.isfinite(mylogarray)].sum() # isfinite will exclude inf and nan
print(f'Sum of logged array is: {summed}')
>>> Sum of logged array is: 1.0986122886681096

Answer 2

最简单的方法是使用 numpy.ma.masked_invalid() 这个函数：

a = numpy.log(numpy.arange(15))
a.sum()
# -inf
numpy.ma.masked_invalid(a).sum()
# 25.19122118273868

Answer 3

使用 掩码数组：

>>> a = numpy.array([2, 0, 1.5, -3])
>>> b = numpy.ma.log(a)
>>> b
masked_array(data = [0.69314718056 -- 0.405465108108 --],
             mask = [False  True False  True],
       fill_value = 1e+20)

>>> b.sum()
1.0986122886681096