Numpy array获取不是NaN的数组的子集/切片

Question

我有一个大小数组：（50，50）。在这个数组中有一个大小为（20,10）的切片。 只有此切片包含数据，其余部分全部设置为nan。在

如何从我的大数组中切出这一片？在

Answer 1

您可以使用花式索引来收集not NaN的项：

a = a[ np.logical_not( np.isnan(a) ) ].reshape(20,10)

或者，正如Joe Kington所建议的那样：

^{pr2}$

Answer 2

你知道南军在哪里吗？如果是这样的话，这样的方法应该有效：

newarray = np.copy(oldarray[xstart:xend,ystart:yend])

其中xstart和{}是x维中所需切片的开始和结束，对于y也是如此。如果不再需要旧数组，可以删除它以释放内存。在

如果您不知道nan在哪里，这应该可以解决问题：

^{pr2}$

请注意，对于大型数组，这将相当慢，因为np.where会查看整个过程。对于一个找到第一个索引等于某个值然后停止的方法，在数字错误跟踪程序中有一个开放的问题。也许有更优雅的方式来做这件事，这只是我脑海中的第一件事。在

编辑：忽略，sgpc的答案要好得多。在