Question

给定一个包含两种元素的numpy数组：

＆＃34; numpy.ndarray＆＃34;条目和
＆＃34; NoneType＆＃34;条目

如何更换所有＆＃34; NoneType＆＃34;例如，条目np.zeros（some_shape）？是否也可以为任何类型的单个元素（例如标量而不是NoneType？

示例：

test_array=
    array([[array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ..., None, None,
    None],
   [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ..., None, None,
    None],
   [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ...,
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), None, None],
   ..., 
   [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ...,
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), None],
   [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ...,
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), None],
   [array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), ...,
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
    array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)]], dtype=object)

test_array中的数组可能如下所示：

test_array[323]=
   array([array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8), None, None], dtype=object)

我想替换那些＆＃34;无＆＃34;具有与其他向量相同长度的零向量的条目（这里位置0到3）。所以我的每个数组的结果（test_array中的test_array [i]看起来像这样：

test_array[131]=
   array([array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8),
   array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)], dtype=object)

所以我想用np.zeros数组填充所有None条目。确实存在numpy函数np.nan_to_num，但这对我没有帮助，因为我需要类似＆＃34; np.nan_to_array＆＃34;。

谢谢！

Answer 1

通常我不会在NumPy中使用for循环，但在你的情况下，你有一个对象数组，无论如何效率不高，并且处理None和存储的子数组的组合因为对象非常棘手。所以，保持简单：

prototype = a[0]
for i, x in enumerate(a):
    if x is None:
        a[i] = np.zeros_like(prototype)

当然，如果prototype为无，则您需要找a[0]。那是一个练习。

Numpy Swap / Substitute NonType Entry with Numpy Array（即vector）

1 个答案: