Ignorer les valeurs -inf dans les tableaux en utilisant numpy / scipy en Python

J'ai une matrice NxM dans numpy que je voudrais prendre le journal, et d'ignorer les entrées qui ont été négatifs avant de prendre le journal. Quand je prends le journal d'informations négatives, elle retourne -Inf, donc je vais avoir une matrice avec quelques -Inf valeurs. Je veux la somme des colonnes de cette matrice, mais en ignorant le -Inf valeurs-comment puis-je faire cela?

Par exemple,

mylogarray = log(myarray)
# take sum, but ignore -Inf?
sum(mylogarray, 0)

Je sais qu'il y a nansum et j'ai besoin de l'équivalent, quelque chose comme infsum.

Grâce.

source d'informationauteur user248237dfsf

  1. 11

    Utilisation masqué tableaux:

    >>> a = numpy.array([2, 0, 1.5, -3])
>>> b = numpy.ma.log(a)
>>> b
masked_array(data = [0.69314718056 -- 0.405465108108 --],
             mask = [False  True False  True],
       fill_value = 1e+20)

>>> b.sum()
1.0986122886681096
  2. 16

    La façon la plus simple pour ce faire est d'utiliser numpy.ma.masked_invalid():

    a = numpy.log(numpy.arange(15))
a.sum()
# -inf
numpy.ma.masked_invalid(a).sum()
# 25.19122118273868
  3. 1

    Utiliser un filter():

    >>> array
array([  1.,   2.,   3., -Inf])
>>> sum(filter(lambda x: x != float('-inf'), array))
6.0
  4. 1

    peut-être vous peut indexer votre matrice et d'utilisation:

    import numpy as np;
matrix = np.array([[1.,2.,3.,np.Inf],[4.,5.,6.,np.Inf],[7.,8.,9.,np.Inf]]);
print matrix[:,1];
print sum(filter(lambda x: x != np.Inf,matrix[:,1]));
print matrix[1,:];
print sum(filter(lambda x: x != np.Inf,matrix[1,:]));