python - 忽略/跳过 numpy 数组中的值？

Question

我正在从 h5 文件中读取数据(确切地说是像素值)，并使用 numpy 在直方图中绘制数据。在我的像素值数组中，我的无数据值为 99999(我的数据范围为 -40 到 20)。我根据我手动设置的最小值和最大值(分别为 -40 和 20)创建直方图，因此无数据值不会显示在我的直方图中 - 这很好。但是，我想在我的数据上拟合一条正态曲线，为此我需要数据集的均值和标准差。当我使用 numpy.mean 和 numpy.std 生成它们时，它包含无数据值，因此我的均值和 SD 值相距甚远，我随后的正态曲线也相距甚远。

本质上，有没有一种方法可以从数组中生成均值和标准差，忽略给定值(即我的无数据值:99999)或者将我的数组的值输出到一个没有无数据的新数组值(value)？

谢谢

Answer 1

听起来您应该将数据存储在一个屏蔽数组中，而不是这种具有 99999 无数据值的 hacky 方法。开始在 np.ma 中查找。

简单的例子:

>>> a = np.array([1, 2, 99999, 3])
>>> a.mean()
25001.25
>>> a_ = np.ma.masked_array(a, a == 99999)
>>> a_.mean()
2.0
>>> a_
masked_array(data = [1 2 -- 3],
             mask = [False False  True False],
       fill_value = 999999)