Question

我有下面的代码，我想将数据中的所有零转换为None（因为我不想在matplotlib中绘制数据）。但是，代码无法正常工作，0.仍在打印

sd_rel_track_sum=np.sum(sd_rel_track, axis=1)
for i in sd_rel_track_sum:
   print i
   if i==0:
       i=None

return sd_rel_track_sum

任何人都可以想到这个解决方案。或者只是我可以将所有0转移到None的答案。或者只是不在Matplotlib中绘制零值。

Answer 1

为什么不为此使用numpy？

>>> values = np.array([3, 5, 0, 3, 5, 1, 4, 0, 9], dtype=np.double)
>>> values[ values==0 ] = np.nan
>>> values
array([  3.,   5.,  nan,   3.,   5.,   1.,   4.,  nan,   9.])

应该注意，值不能是整数类型数组。

Answer 2

values = [3, 5, 0, 3, 5, 1, 4, 0, 9]

def zero_to_nan(values):
    """Replace every 0 with 'nan' and return a copy."""
    return [float('nan') if x==0 else x for x in values]

print(zero_to_nan(values))

给你：

[3, 5, nan, 3, 5, 1, 4, nan, 9]

Matplotlib不会绘制nan（不是数字）值。

不在matplotlib中绘制'零'或将零更改为无[Python]

2 个答案: