Python 要分配给uint Numpy数组中缺少的值的值

numpy数组

z

由两个Python列表

x

和

y

构成，其中

y

的值可以是

0

，

x

的值不会连续递增（即，可以跳过值）

由于

y

值也可以是

0

，因此将

z

中缺少的值也指定为

0

也会造成混淆

避免这种混淆的最佳做法是什么

import numpy as np

# Construct `z`
x = [1, 2, 3, 5, 8, 13]
y = [12, 34, 56, 0, 78, 0]
z = np.ndarray(max(x)+1).astype(np.uint32)  # missing values become 0
for i in range(len(x)):
    z[x[i]] = y[i]

print(z)        # [ 0 12 34 56  0  0  0  0 78  0  0  0  0  0]
print(z[4])     # missing value but is assigned 0
print(z[13])    # non-missing value but also assigned 0

解决方案 您通常可以为

x

中不存在的索引分配

np.nan

或任何其他值

而且，不需要for循环。您可以在一行中直接分配

y

的所有值，如我在这里所示

但是，由于您正在向uint32进行类型转换，因此不能使用

np.nan

（）。相反，您可以使用自己选择的大量数字（例如，

999999

），根据设计，这些数字不会显示在

y

中。有关更多详细信息，请参阅下面参考资料部分中共享的链接

将numpy导入为np
x=[1,2,3,5,8,13]
y=[12,34,56,0,78,0]
#无法将np.nan与uint32一起使用，因为np.nan被视为浮点
#选择一些较大的值：999999
z=np.ones（最大（x）+1）。A类型（np.uint32）*999999
z[x]=y
Z
#数组（[999999,12,34,56,9999999,0,9999999,9999999，
#789999999999999999999999999990]，数据类型=uint32）

工具书类

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@athena wisdom有帮助吗？为什么

y.copy（）

？与

np.nan

相乘后，如何保留原始

np.uint32

dtype

？看起来这些数字现在是np.float64@mathfux很好。那是个打字错误。删除了

.copy（）

。谢谢你，雅典娜，现在试试看。您需要一个在

y

中无法找到的大值（如999999），并将其赋值，而不是

nan

，因为

np.nan

被视为

浮点值。您能接受带符号整数吗？您希望以后如何处理丢失的值？@davidhofman最好还是使用无符号整数，但了解使用有符号整数时的解决方案可能会有所帮助。当从阵列读取时检测到缺失值时，主程序中可能会使用不同的逻辑，例如引发错误或访问另一个索引处的值，直到找到非缺失元素