将 0 值更改为 numpy 数组中的 nan 值会将所有内容更改为 nan

Question

我有一个形状为 (1212,2117) 的 numpy 数组。 该数组包含值为 0 或 rgeater 大于 0 的像素，如下所示：

我想给出无数据的 0 像素值。我试过这样做：

arr=arr.astype('float')
arr[arr==0]=np.nan

结果似乎是所有 NaN 的图表。只有一个小方块：

plt.imshow(test)

然而，似乎所有的值都发生了变化，好像我检查了这个数组的最大值或最小值是多少，我得到了 nan：

test.max()
>>>nan

test.min()
>>>nan

我想了解为什么会得到这个结果，以及如何正确地为值为 0 的像素不提供任何数据值。

Answer 1

列个清单

遍历每个像素，检查它是否为nan，然后附加0，如果不是则附加数字。

np.array(你的数组)

虽然它不是pythonic，但它可以完成工作。

Answer 2

您在 docs（备注部分）中有原因和解决方案。

<块引用>

NaN 值被传播，也就是说，如果至少一项是 NaN，则 相应的最大值也将是 NaN。忽略 NaN 值 （MATLAB 行为），请使用 nanmax。

np.nanmax(arr)
# and
np.nanmin(arr))

应该给出预期的结果。