当其他数组为 NaN 时，Python 2D 数组将值替换为 NaN

Question

我有 2 个数组:

import numpy as np
A = np.array([[np.nan,np.nan,0],[4,5,6],[7,8,9]])
B = np.zeros((len(A),len(A[0])))

对于 A 中的每个 NaN，我想用 np.nan 替换 B 中相应索引处的零。我怎样才能做到这一点 ？我尝试过使用面具，但无法使其发挥作用。

B = np.ma.masked_where(np.isnan(A) == True, np.nan) 

实际上，我正在使用更大的数组 (582x533)，所以我不想手动完成。

Answer 1

您可以直接使用np.isnan(A):

B = np.zeros_like(A)
B[np.isnan(A)] = np.nan

np.where 当您想直接构造 B 时很有用:

B = np.where(np.isnan(A), np.nan, 0)