python - 在 Python 中计算 numpy ndarray 中非 NaN 元素的数量

Question

我需要计算 numpy ndarray 矩阵中非 NaN 元素的数量。如何在 Python 中有效地做到这一点？这是我实现此目的的简单代码:

import numpy as np

def numberOfNonNans(data):
    count = 0
    for i in data:
        if not np.isnan(i):
            count += 1
    return count 

numpy 中是否有内置函数？效率很重要，因为我正在做大数据分析。

感谢您的帮助!

Answer 1

np.count_nonzero(~np.isnan(data))

~ 反转从 np.isnan 返回的 bool 矩阵。

np.count_nonzero 计算非 0\false 的值。 .sum 应该给出相同的结果。但也许更清楚地使用 count_nonzero

测试速度:

In [23]: data = np.random.random((10000,10000))

In [24]: data[[np.random.random_integers(0,10000, 100)],:][:, [np.random.random_integers(0,99, 100)]] = np.nan

In [25]: %timeit data.size - np.count_nonzero(np.isnan(data))
1 loops, best of 3: 309 ms per loop

In [26]: %timeit np.count_nonzero(~np.isnan(data))
1 loops, best of 3: 345 ms per loop

In [27]: %timeit data.size - np.isnan(data).sum()
1 loops, best of 3: 339 ms per loop

data.size - np.count_nonzero(np.isnan(data)) 似乎几乎不是这里最快的。其他数据可能会给出不同的相对速度结果。