Numpy 어레이는 NaN이 아닌 배열의 서브 세트/슬라이스를 가져옵니다.

Question

크기 배열이 (50, 50)입니다. 이 어레이 안에는 크기 슬라이스 (20,10)가 있습니다. 이 슬라이스에만 데이터가 포함되고 나머지는 모두 nan으로 설정됩니다.

어떻게하면 커다란 배열에서이 조각을 잘라낼 수 있습니까?

Answer 1

NaN이 어디에 있는지 알고 계십니까? 그렇다면,이 같은 작업을해야합니다 : xstart 및 xend는 시작과 X 치수에서 원하는 조각의 끝과 유사하게 y를위한

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

. 더 이상 필요하지 않은 경우 이전 배열을 삭제하여 메모리를 비울 수 있습니다.

NaN이가 어디 있는지 모르는 경우,이 트릭을 수행해야합니다 np.where 모든 일을보기 때문에이 큰 배열을 위해 매우 느릴 것이라고

# in this example, the starting array is A, numpy is imported as np 
boolA = np.isnan(A) #get a boolean array of where the nans are 
nonnanidxs = zip(*np.where(boolA == False)) #all the indices which are non NaN 
#slice out the nans 
corner1 = nonnanidxs[0] 
corner2 = nonnanidxs[-1] 
xdist = corner2[0] - corner1[0] + 1 
ydist = corner2[1] - corner1[1] + 1 
B = copy(A[corner1[0]:corner1[0]+xdist,corner1[1]:corner1[1]+ydist]) 
#B is now the array you want 

참고. 숫자 버그 추적기에는 일부 값과 동일한 첫 번째 색인을 찾은 다음 중지하는 메소드에 대한 열린 문제가 있습니다. 이것을하는 더 우아한 방법이 있을지도 모른다 이것은 나의 머리에 단지 왔던 물건이다.

편집 : 무시, sgpc의 대답은 훨씬 낫다.

Answer 2

당신은 not NaN을있는 아이템 수집이 사용 fancy 목록을 얻을 수 있습니다

:

a = a[ ~np.isnan(a) ]