如何用Python中的previus数据替换3D矩阵中具有特定值的元素？

Question

我有一个三维矩阵（lon，lat，hight），其中一些元素的值为0。我想用previus级别的数据替换这些值，直到所有的零数据都被替换。这意味着，如果‘a’是矩阵[i，j，k]，那么我想用[i，j，k-1]替换其中的零值，如果之前的值再次为零，它将接受previus数据，直到它得到值。我试过下面的代码，但它给出了错误，无论我做什么结果是没有意义的。LW是nc文件。你知道吗

LW = S.netcdf_file('/path','r')
a = LW.variables['nflx'][:,:,:]
lona = LW.variables['lon'][:]
lata = LW.variables['lat'][:]

M = np.zeros([96,73,25])
for i in xrange(0, 96):
  for j in xrange(0, 73):
    for k in xrange(0,25):
        while a==0:
           M = a[:,:,k-1]

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

有人知道吗？感谢所有的帮助。你知道吗

Answer 1

这里有一个简单而动态的方法。每个子阵M[i，j]都将作为循环处理。如果第一个值为零，它将被最后一个值替换。你知道吗

>>> M = np.arange(20)
... M[[6,11,12,19]] = 0
... M = M.reshape((2,2,5))
... print(M)
[[[ 0  1  2  3  4]
  [ 5  0  7  8  9]]

 [[10  0  0 13 14]
  [15 16 17 18  0]]]
>>> for i in np.ndindex(M.shape[:-1]):
...     while 0 in M[i]:
...         args = np.argwhere(M[i]==0)
...         M[i][args] = M[i][args-1]
... print(M)
[[[ 4  1  2  3  4]
  [ 5  5  7  8  9]]

 [[10 10 10 13 14]
  [15 16 17 18 18]]]