Question

我生成了一个matplotlib 3d曲面图。我只需要在图上看到矩阵的上三角形一半，因为另一半是多余的。

np.triu（）使矩阵的多余半部分为零，但我更喜欢如果我能使它们为Nans，那么这些细胞根本不会出现在曲面图上。

用NaN代替零填充的pythonic方法是什么？我无法使用NaN进行搜索和替换0，因为零将显示在我想要显示的合法数据中。

Answer 1

您可以使用numpy.tril_indices()将NaN值分配给较低的三角形，例如：

>>> import numpy as np
>>> m = np.triu(np.arange(0, 12, dtype=np.float).reshape(4,3))
>>> m
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 0.,  4.,  5.],
       [ 0.,  0.,  8.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
>>> m[np.tril_indices(m.shape[0], -1)] = np.nan
>>> m
array([[  0.,   1.,   2.],
       [ nan,   4.,   5.],
       [ nan,  nan,   8.],
       [ nan,  nan,  nan]])

Answer 2

tril_indices()可能是生成较低三角形索引的明显方法，然后您可以使用它们将输入数组中的那些设置为<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" > <android.support.v7.widget.CardView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:card_view="http://schemas.android.com/apk/res-auto" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="200dp" android:id="@+id/cv" android:foreground="?android:attr/selectableItemBackground" android:clickable="true" card_view:cardCornerRadius="6dp" card_view:cardUseCompatPadding="true" card_view:cardElevation="2dp">  <RelativeLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:padding="16dp" > <ImageView android:layout_width="100dp" android:layout_height="100dp" android:id="@+id/thumbnail" android:layout_alignParentLeft="true" android:layout_alignParentTop="true" android:layout_marginRight="16dp" android:src="@drawable/india" android:scaleType="centerCrop" /> <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:id="@+id/firstLine" android:layout_toRightOf="@+id/thumbnail" android:layout_alignParentTop="false" android:textSize="20sp" android:text="Tennis with Peter" android:layout_alignTop="@+id/thumbnail" /> <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:id="@+id/secondLine" android:layout_below="@+id/firstLine" android:text="10 Oct at 7pm" android:layout_alignLeft="@+id/firstLine" /> <Button android:layout_width="180dp" android:layout_height="wrap_content" android:text="YES" android:id="@+id/button3" android:layout_alignParentBottom="true" android:layout_alignParentLeft="true" android:layout_alignLeft="@+id/thumbnail" /> <Button android:layout_width="60dp" android:layout_height="wrap_content" android:text="NO" android:id="@+id/button4" android:layout_toRightOf="@+id/button3" android:layout_alignBottom="@+id/button3" android:layout_alignParentRight="true" android:layout_alignParentEnd="false" /> </RelativeLayout> </android.support.v7.widget.CardView> </LinearLayout>。

现在，如果您关心性能，可以在创建这种较低三角形的蒙版之后使用boolean indexing，然后将其设置为NaNs。实现看起来像这样 -

NaNs

因此，m[np.arange(m.shape[0])[:,None] > np.arange(m.shape[1])] = np.nan是使用broadcasting创建的掩码。

示例运行 -

np.arange(m.shape[0])[:,None] > np.arange(m.shape[1])

运行时测试 -

本节将此解决方案中列出的基于布尔索引的方法与基于other solution的基于In [51]: m Out[51]: array([[ 11., 49., 23., 30.], [ 40., 41., 19., 26.], [ 32., 36., 30., 25.], [ 15., 27., 25., 40.], [ 33., 18., 45., 43.]]) In [52]: np.arange(m.shape[0])[:,None] > np.arange(m.shape[1]) # mask Out[52]: array([[False, False, False, False], [ True, False, False, False], [ True, True, False, False], [ True, True, True, False], [ True, True, True, True]], dtype=bool) In [53]: m[np.arange(m.shape[0])[:,None] > np.arange(m.shape[1])] = np.nan In [54]: m Out[54]: array([[ 11., 49., 23., 30.], [ nan, 41., 19., 26.], [ nan, nan, 30., 25.], [ nan, nan, nan, 40.], [ nan, nan, nan, nan]])的方法进行比较。

np.tril_indices

Answer 3

为了这个例子的目的，形状或布局并不重要，所以我们假设我们有一个2D数组，以便：

>>> a
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

我们希望所有0值都是NaN。只需使用列表理解。

>>> b = numpy.array([[i if i else numpy.nan for i in j] for j in a])
>>> b
array([[ nan,  nan,  nan],
       [ nan,  nan,   1.]])

如果您的特定单元格不会为零，请在理解中指定它们。

用Nan填充numpy上三角矩阵而不是零

3 个答案: