当我的一些数据包含“非数字”值时,我在制作直方图时遇到了问题。我可以通过使用 numpy 中的 nan_to_num
来消除错误,但是我得到了很多零值,这也弄乱了直方图。
pylab.figure()
pylab.hist(numpy.nan_to_num(A))
pylab.show()
所以我们的想法是制作另一个数组,其中所有 nan 值都消失了,或者只是以某种方式在直方图中屏蔽它们(最好使用一些内置方法)。
最佳答案
使用 A[~np.isnan(A)]
从数组中删除 np.nan
值,这将选择 A
中的所有条目> 哪些值不是nan
,因此在计算直方图时将排除它们。以下是如何使用它的示例:
>>> import numpy as np
>>> import pylab
>>> A = np.array([1,np.nan, 3,5,1,2,5,2,4,1,2,np.nan,2,1,np.nan,2,np.nan,1,2])
>>> pylab.figure()
>>> pylab.hist(A[~np.isnan(A)])
>>> pylab.show()
关于python - pylab直方图去掉nan,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19090070/