Question

这与我很久以前的问题有关。我想从列表中算出nan，但它不是字符串，而是真正的nan，例如。

b = [1.0, nan, nan, 3.5 ...]

从这个列表中，我想算出连续纳米的长度。在上面的情况下，数字将是2。

我的代码是：

 v = [len(list(group)) for key, group in groupby(b) if key== np.isnan(key)]

在这种情况下，v的结果为空。

当我将代码更改为：

时

  v = [len(list(group)) for key, group in groupby(b) if key== np.isnan(b)]

错误发生在ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）。

请您给我任何想法或帮助吗？

Answer 1

v = [len(list(group)) for key, group in groupby(b) if key== np.isnan(key)]

您将key（列表中的元素）与np.isnan(key)进行比较，这是一个布尔值。此外，由于nan != nan，这甚至可能不会将相邻的nans组合在一起。

v = [len(list(group)) for key, group in groupby(b) if key== np.isnan(b)]

现在，您将key（一个列表元素）与整个布尔numpy数组进行比较。这不是你想要做的事情，numpy非常合理地告诉你，它没有规范的方式让它知道你想要bool(key == np.isnan(b))做什么，所以它无法确定是否采用if。

也许像

>>> b = np.array([1, np.nan, np.nan, 2, 3, np.nan, 4])
>>> v = [len(list(group)) for key, group in groupby(b, key=np.isnan) if key]
>>> v
[2, 1]

会奏效。各个部分看起来像

>>> vv = [(key, list(group)) for key, group in groupby(b, key=np.isnan)]
>>> vv
[(False, [1.0]), (True, [nan, nan]), (False, [2.0, 3.0]), (True, [nan]), (False, [4.0])]

（更多的想法，你可能会得到一个矢量化的numpy方法，但让我们开始使用你熟悉的工具。）

正如@ user2357112在评论中指出的那样，由于我们只关心纳米簇的长度，我们可以通过一次性isnan检查来优化这一点：

>>> b
array([  1.,  nan,  nan,   2.,   3.,  nan,   4.])
>>> np.isnan(b)
array([False,  True,  True, False, False,  True, False], dtype=bool)
>>> [len(list(g)) for k,g in groupby(np.isnan(b)) if k]
[2, 1]

Answer 2

您可以执行以下操作：

>>> from numpy import nan
>>> from itertools import groupby
>>> x = [1.0, nan, nan, 3.5, nan, nan, nan]
>>> [item[1] for item in [(c,len(list(cgen))) for c,cgen in groupby(x)] if item[0] is nan]
[2, 3]
>>>

这使用groupby然后获取所有出现次数。

通过groupby计算列表或数组中连续重复的nan

2 个答案: