python - matplotlib hist 同时忽略特定的无数据值

Question

我有一个二维 numpy 数组，其中 1.0e6 作为无数据值。我想生成数据的直方图，虽然我已经成功了，但这并不是最好的方法。

from matplotlib import pyplot
import sys

eps = sys.float_info.epsilon
no_data = 1.0e6

e_data = elevation.reshape(elevation.size)
e_data_clean = [ ]

for i in xrange(len(e_data)):
    val = e_data[i]
    # floating point equality check for val aprox not equal no_data
    if val > no_data + eps and val < no_data - eps:
        e_data_clean.append(val)

pyplot.hist(e_data_clean, bins=100)

似乎应该有一个干净的(并且更快的一个衬垫)。有吗？

Answer 1

您可以使用 bool 数组来选择所需的索引:

selected_values = (e_data > (no_data + eps)) & (e_data < (no_data - eps))
pyplot.hist(e_data[selected_values])

(e_data > (no_data + eps)) 将创建一个与 e_data 形状相同的 np.bool 数组，设置为True 在给定索引处当且仅当该索引处的值大于 (no_data + eps)。 & 是元素方面的 and 运算符，可以同时满足这两个条件。

或者，如果 no_data 只是一个约定，我会将这些值设置为 numpy.nan，并使用 e_data[numpy.isfinite(e_data) ]。