python - numpy 数组与 nan 与标量的不等式比较

Question

我正在尝试将低于阈值的数组成员设置为 nan。这是 QA/QC 流程的一部分，传入数据可能已经有 nan 槽。

例如，我的阈值可能是 -1000，因此我想在以下数组中将 -3000 设置为 nan

x = np.array([np.nan,1.,2.,-3000.,np.nan,5.])

以下内容:

x[x < -1000.] = np.nan

产生正确的行为，还有一个 RuntimeWarning，但是禁用警告的开销

warnings.filterwarnings("ignore")
...
warnints.resetwarnings()

有点重，可能有点不安全。

尝试使用如下花式索引进行两次索引不会产生任何效果:

nonan = np.where(~np.isnan(x))[0]
x[nonan][x[nonan] < -1000.] = np.nan

我假设这是因为整数索引或使用索引两次而产生了副本。

有没有人有相对简单的解决方案？过程中使用掩码数组就好了，但是最终产品必须是ndarray，我不能引入新的依赖项。谢谢。

Answer 1

一个选项是使用 numpy.errstate 禁用相关警告:

with numpy.errstate(invalid='ignore'):
    ...

要全局关闭相关警告，使用numpy.seterr .