python - 对 NumPy 数组执行操作，但从这些操作中屏蔽沿对角线的值

Question

因为我可以在数组上执行操作，所以在对角线上什么都不做计算使得除对角线以外的所有

array ([[0.,  1.37, 1.,   1.37, 1.,   1.37, 1.]
       [1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37]
       [1. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ]
       [1.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37]
       [1. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ]
       [1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37]
       [1. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ]])

避免 NaN 值，但在所有响应中保留对角线上的值零

Answer 1

我想知道屏蔽数组是否可以做你想做的事，例如，

import numpy as NP
A = NP.random.random_integers(0, 9, 16).reshape(4, 4)
dg = NP.r_[ [NP.nan] * 4 ]  # proper syntax is 'nan' not 'NaN'
dg = NP.diag(dg)
A += dg                     # a 4x4 array w/ NaNs down the main diagonal
NP.sum(A, axis=1)           # doesn't work, gives: array([ NaN,  NaN,  NaN,  NaN])  
from numpy import ma as MA
Am = **MA.masked_invalid**(A)
NP.sum(Am, axis=1)         # now it works (treats 'nan' as 0)

当然，另一种方法是先将 NaN 转换为 0，然后屏蔽 0:

NP.nan_to_num(A)
MA.masked_equal(A, 0)

最后，在一个步骤中屏蔽和转换 NaN 通常很有效:

MA.fix_invalid(A)

非常简单，请记住“ma”可能还不在您的命名空间中，而且这些函数处理“NaN”和“infs”，这通常是您想要的。