Python/Numpy中含nan数组的线性回归

Question

我有两个数组，比如varx和vary。两者在不同位置都包含NAN值。但是，我想对两者进行线性回归，以显示两个数组之间的关联程度。 到目前为止，这非常有用：http://glowingpython.blogspot.de/2012/03/linear-regression-with-numpy.html

但是，使用这个：

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(varx, vary)

为每个输出变量生成nans。只有两个数组中的有效值作为线性回归的输入最方便的方法是什么？我听说过掩蔽阵列，但不确定它到底是如何工作的。

Answer 1

可以使用遮罩移除NaNs：

mask = ~np.isnan(varx) & ~np.isnan(vary)
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(varx[mask], vary[mask])