Question

大家好，我在这里对某些人来说应该是非常简单的...我想在一个循环中从一个numpy数组中删除一行，如：

for i in range(len(self.Finalweight)):
        if self.Finalweight[i] >= self.cutoffOutliers:
            "remove line[i from self.wData"

我正在尝试从数据集中删除异常值。我的完整代码os方法就像：

def calculate_Outliers(self):
    def calcWeight(Value):
        pFinal = abs(Value - self.pMed)/ self.pDev_abs_Med
        gradFinal = abs(gradient(Value) - self.gradMed) / self.gradDev_abs_Med
        return pFinal * gradFinal

    self.pMed = median(self.wData[:,self.yColum-1])
    self.pDev_abs_Med = median(abs(self.wData[:,self.yColum-1] - self.pMed))
    self.gradMed = median(gradient(self.wData[:,self.yColum-1]))
    self.gradDev_abs_Med = median(abs(gradient(self.wData[:,self.yColum-1]) - self.gradMed))    
    self.workingData= self.wData[calcWeight(self.wData)<self.cutoffOutliers]

    self.xData = self.workingData[:,self.xColum-1]
    self.yData = self.workingData[:,self.yColum-1]

我收到以下错误：

ile“bin / dmtools”，第201行，在plot_gride中 self.calculate_Outliers（）在calculate_Outliers中归档“bin / dmtools”，第188行 self.workingData = self.wData [calcWeight（self.wData）＆gt; self.cutoffOutliers] ValueError：数组

的索引太多

Answer 1

NumPy中实际上有一个专门用于屏蔽异常值和无效数据点的工具：masked arrays。链接页面的示例：

x = numpy.array([1, 2, 3, -1, 5])
mx = numpy.ma.masked_array(x, mask=[0, 0, 0, 1, 0])
print mx.mean()

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Python - 从numpy数组中删除一行？

1 个答案: