Python - 具有nan值的Scipy线性回归

Question

我想获得我的数据线性回归的斜率，但Y包含一些纳米值...因此它扰乱了linregress函数... 例如：

from scipy import stats
import numpy as np

X = np.array([0,1,2,3,4,5])
Y = np.array([np.NaN,4, 5, 10, 2, 5])
stats.linregress(X,Y)

但是，我获得:( nan，nan，nan，nan，nan） 因此，我试图掩盖无效值，如您所见：

import numpy.ma as ma
stats.linregress((X),ma.masked_invalid(Y))

但它是一样的...我不知道我要做什么......

Answer 1

尝试以下方法：

Y=Y[np.logical_not(np.isnan(Y))]
X=X[np.logical_not(np.isnan(Y))]

upd：正如沃伦注意到的那样，Y将会更新，因此nans已经消失。您可以将Y[np.logical_not(np.isnan(Y))]和X=X[np.logical_not(np.isnan(Y))] 直接提供给线性回归。或者参见Warren对np.isfinite

的回答

Answer 2

要删除y为nan或inf的（x，y）对，您可以执行以下操作：

finiteYmask = np.isfinite(Y)
Yclean = Y[finiteYmask]
Xclean = X[finiteYmask]

如果您只为linregress使用这些“已清理”的数组，则可以执行以下操作：

finiteYmask = np.isfinite(Y)

然后拨打linregress(X[finiteYmask], Y[finiteYmask])