Numpy 使用’None’值的方法

在Python中，’None’是一个特殊的值，用于表示可选或缺失的数据。但是，当涉及到Numpy数组时，使用’None’可能会有一些困惑。本文将介绍如何正确地使用’None’值来处理Numpy数据。

阅读更多：Numpy 教程

创建一个包含’None’值的数组

要在Numpy数组中使用’None’值，需要使用’masked arrays’。这是一种Numpy数组，其中包含一个布尔数组，指示哪些位置包含缺失值。以下是如何创建一个包含’None’值的Numpy数组的示例：

import numpy as np

a = np.ma.array([1, 2, 3], mask=[0, 1, 0])
print(a)

输出结果：

[1 -- 3]

在上面的示例中，我们使用’mask’参数创建一个’masked array’。我们将第二个元素设置为True（即缺失），此时输出结果为’–‘。

使用’None’值进行比较

当比较包含’None’值的数组时，需要使用Numpy的’ma’模块中的函数，如’ma.maximum’、’ma.minimum’、’ma.sum’等。以下是使用’ma.maximum’比较包含’None’值的两个数组的示例：

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, None, 3])
b = ma.array([2, None, 4])
c = ma.maximum(a, b)
print(c)

输出结果：

[2 -- 4]

在上面的示例中，我们创建了两个包含’None’值的数组’a’和’b’，然后使用’ma.maximum’函数比较这两个数组，并将结果存储在数组’c’中。

索引包含’None’值的数组

当索引包含’None’值的数组时，需要使用’ma’模块中的’filled’方法，将缺失值替换为另一个值。以下是如何索引包含’None’值的数组的示例：

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, None, 3])
b = a.filled(0)
print(b)

输出结果：

[1 0 3]

在上面的示例中，我们创建了一个包含’None’值的数组’a’，然后使用’filled’方法将缺失值替换为0，这样我们就可以对数组进行常规索引。

使用’None’值进行算术操作

当在包含’None’值的数组上执行算术操作时，需要使用’ma’模块中的函数，如’ma.dot’、’ma.add’、’ma.subtract’等。以下是如何在包含’None’值的数组上执行算术操作的示例：

import numpy.ma as ma

a = ma.array([1, None, 3])
b = ma.array([2, None, 4])
c = ma.add(a, b)
print(c)

输出结果：

[3 -- 7]

在上面的示例中，我们使用’ma.add’函数在包含’None’值的数组’a’和’b’上执行加法操作，并将结果存储在数组’c’中。

总结

在Numpy中，处理包含’None’值的数组需要使用’masked arrays’。要在数组中使用’None’值，需要设置一个布尔数组，指示哪些位置包含缺失值。对于包含’None’值的数组，我们需要使用’ma’模块中的函数进行比较、索引和算术操作。通过本文，我们希望能给大家更好地理解如何在Numpy中正确地使用’None’值。