我有两个1D矩阵A和B，在某些随机位置包含NaN个值。我想明智地添加这些矩阵元素(C[i] = A[i] + B[i])并取元素和的平均值。这在以下代码中运行良好且有效：
import numpy as np
# Create some fake matrices
A = np.arange(0,10,0.5)
B = 10.0*np.arange(0,10,0.5)
# Replace some random elements in A and B with NaN
A[15] = np.nan
A[16] = np.nan
A[17] = np.nan
A[18] = np.nan
B[1] = np.nan
B[2] = np.nan
B[17] = np.nan
B[18] = np.nan
# Sum over A and B, element wise, and take the mean of the sums
C = 0.5 * ( np.where(np.isnan(A), B, A + np.nan_to_num(B)) )
但是，如果A[i]和B[i]中的一个包含NaN而另一个不包含NaN，则我不想采用总和的平均值，而是保留值为A
array([ 0., 0.5, 1., 1.5, 2., 2.5, 3., 3.5, 4., 4.5,
5., 5.5, 6., 6.5, 7., nan, nan, nan, nan, 9.5])
B
array([ 0., nan, nan, 15., 20., 25., 30., 35., 40., 45.,
50., 55., 60., 65., 70., 75., 80., nan, nan, 95.])
# What I eventually want C to be:
C
array([ 0., 0.5, 1. , 8.25, 11., 13.75, 16.5, 19.25, 22., 24.75,
27.5, 30.25, 33., 35.75, 38.5, 75., 80., nan, nan, 52.25])
的矩阵的值。这个我一直无法解决。
换句话说（给定A和B）最终我希望C为：
entry: {
vendor: ['@babel/polyfill', 'react', 'react-dom', 'redux'],
client: './client.js',
},
optimization: {
splitChunks: {
cacheGroups: {
vendor: {
chunks: 'initial',
name: 'vendor',
test: 'vendor',
enforce: true
},
}
},
runtimeChunk: true
}
有没有人有任何（有效的）建议我怎么做？ （例如，如果可能的话，我想避免耗时的循环。）