如何根据多个条件设置numpy数组中的nan值

Question

我有一个包含一些数值的numpy数组。我想让值为2、3和7的点保持不变，而其他的值都变成nan。

原始的numpy数组看起来是这样的：

  [[0, 7, 2, ..., 1, 6, 0],
   [5, 3, 0, ..., 2, 5, 0],
   ...,
   [8, 2, 0, ..., 1, 0, 7],
   [0, 3, 2, ..., 0, 2, 0],
   [7, 1, 0, ..., 0, 7, 0]],

我期望的结果是：

  [[nan, 7, 2, ..., nan, nan, nan],
   [nan, 3, nan, ..., 2, nan, nan],
   ...,
   [nan, 2, nan, ..., nan, nan, 7],
   [nan, 3, 2, ...,   nan, 2, nan],
   [7, nan, nan, ..., nan, 7, nan]],

Answer 1

结合 np.isin 和 np.where：

a = np.array([[0, 7, 2, 1, 6, 0],
              [5, 3, 0, 2, 5, 0],
              [8, 2, 0, 1, 0, 7],
              [0, 3, 2, 0, 2, 0],
              [7, 1, 0, 0, 7, 0]],)

out = np.where(np.isin(a, [2, 3, 7]), a, np.nan)

如果 a 是浮点数类型，你也可以直接在原地修改：

a = np.array([[0, 7, 2, 1, 6, 0],
              [5, 3, 0, 2, 5, 0],
              [8, 2, 0, 1, 0, 7],
              [0, 3, 2, 0, 2, 0],
              [7, 1, 0, 0, 7, 0]], dtype=float)

a[~np.isin(a, [2, 3, 7])] = np.nan

输出结果：

array([[nan,  7.,  2., nan, nan, nan],
       [nan,  3., nan,  2., nan, nan],
       [nan,  2., nan, nan, nan,  7.],
       [nan,  3.,  2., nan,  2., nan],
       [ 7., nan, nan, nan,  7., nan]])