在python中忽略numpy bincount中的NaN

我有一个1D数组，我想使用

numpy bincount

创建一个直方图。它工作正常，但我希望它忽略NaN值。

histogram = np.bincount(distancesArray, weights=intensitiesArray) / np.bincount(distancesArray)

我该怎么做？

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谢谢你的帮助

我认为你的问题是：

import numpy

w = numpy.array([0.3, float("nan"), 0.2, 0.7, 1., -0.6]) # weights
x = numpy.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])
numpy.bincount(x,  weights=w)
#>>> array([ 0.3,  nan,  1.1])

解决方案是仅使用索引来保持非nan权重：

keep = ~numpy.isnan(w)
numpy.bincount(x[keep],  weights=w[keep])
#>>> array([ 0.3,  0.2,  1.1])

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整数值数组中不能有

NaN

。如果您尝试调用

np.bincount

，它会抱怨：

TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('int64') according to the rule 'safe'

如果您执行强制转换（

.astype（int）

），您将得到疯狂的值，如-9223372036854775808。您可以通过选择非NaN值来克服此问题：

mask = ~np.logical_or(np.isnan(distancesArray), np.isnan(intensitiesArray))
histogram = np.bincount(distancesArray[mask].astype(int), 
                        weights=intensitiesArray[mask])

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您可以将其转换为一个系列并删除空值

ds = pd.Series(distancesArray)
ds = ds[ds.notnull()]   #returns non nullvalues