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python - 忽略 nans 沿轴取 np.percentile 的最佳方法是什么?

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 00:44:58 25 4
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对于包含 NaN 值的数据,是否有一种相当快速的方法来np.percentile(ndarr, axis=0)

对于np.median,有相应的bottleneck.nanmedian ( https://pypi.python.org/pypi/Bottleneck ) 是相当不错的。

我想出的最好的百分位数是:

   from bottleneck import nanrankdata, nanmax, nanargmin
def nanpercentile(x, q, axis):
ranks = nanrankdata(x, axis=axis)
peak = nanmax(ranks, axis=axis)
pct = ranks/peak / 100. # to make a percentile
wh = nanargmin(abs(pct-q),axis=axis)
return x[wh]

这行不通;真正需要的是沿 axis 获取第 n 个元素的方法,但我还没有找到 numpy 切片技巧来做到这一点。

“相当快”意味着比遍历索引更好,例如:

q = 40
x = np.array([[[1,2,3],[6,np.nan,4]],[[0.5,2,1],[9,3,np.nan]]])
out = np.empty(x.shape[:-1])
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[1]):
d = x[i,j,:]
out[i,j] = np.percentile(d[np.isfinite(d)], q)

print out

#array([[ 1.8, 4.8],
# [ 0.9, 5.4]])

这有效但可能非常慢。

np.ma 似乎没有按预期工作;它将 nan 值视为 inf:

xm = np.ma.masked_where(np.isnan(x),x)
print np.percentile(xm,40,axis=2)

# array([[ 1.8, 5.6],
# [ 0.9, 7.8]])

最佳答案

关于python - 忽略 nans 沿轴取 np.percentile 的最佳方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23123034/

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