Numpy 为什么是'；在较大的'；python xarray中为nan抛出的警告？不应该'；南部的通勤不是没有任何问题吗？

下面是一个哲学问题，旨在找出为什么Xarray是这样的

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我很难想出Xarray做以下事情的方法

positive_values = values.where(values > 0)  

它遵循x-array语法，并使用xarrays计算我希望它执行的操作，但抛出此运行时警告

RuntimeWarning: invalid value encountered in greater if not reflexive  

我的问题是，我是如何滥用Xarrays的

我想说明的是，

nan

非常优秀，因为它们可以在不同的操作间通勤。（便于发现或处理缺失的数据值）

即

这使得它们在X阵列中的表示非常有用

xarrays

可能缺少数据，但这不应停止跨越数千个点的操作

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为什么

在

nan

上下班没有任何问题？如果这是我想要的行为，我是否应该以其他方式来执行此操作并忽略错误

这不是有意的设计选择，应该加以修正

NumPy在与NaN进行比较时会发出警告，因为结果可能会令人惊讶，至少如果您不熟悉与NaN的比较的工作方式：

In [6]: np.array([1, -1, np.nan]) > 0
/Users/shoyer/conda/envs/xarray-dev/bin/ipython:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in greater
  #!/Users/shoyer/conda/envs/xarray-dev/bin/python
Out[6]: array([ True, False, False], dtype=bool)

可以说，如果结果类似于

[True，False，NA]

，那么会更直观，但NumPy没有集成的缺失值支持

直到最近（年），pandas在所有操作中都对这种类型的NumPy警告保持沉默——无论操作是否使用pandas完成。因为xarray导入了熊猫，这意味着xarray操作也会消除这些错误。现在，我们需要添加我们自己的代码来消除这些警告

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更新：这应该从xarray v0.10开始解决。如果您仍然遇到此问题，请在

上提交一个错误。没有答案，只是对它的价值进行评论：

nan

≠

nan

（即

nan

=

nan

是

False

），因此

nan

违反了等式的自反性。也许这就是错误信息所指的。你能提供一个可重复的例子吗？

In [6]: np.array([1, -1, np.nan]) > 0
/Users/shoyer/conda/envs/xarray-dev/bin/ipython:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in greater
  #!/Users/shoyer/conda/envs/xarray-dev/bin/python
Out[6]: array([ True, False, False], dtype=bool)