suppression des données d'une numpy.tableau

J'ai un rang-1 numpy.tableau de qui je veux faire une boîte à moustaches. Cependant, je tiens à exclure toutes les valeurs égales à zéro dans le tableau ... Actuellement, j'ai résolu ce problème en faisant une boucle avec le tableau et copier la valeur dans un tableau si ce n'est égal à zéro. Cependant, comme le tableau est constitué de 86 000 000 valeurs et j'ai du le faire plusieurs fois, cela demande beaucoup de patience.

Est-il une manière plus intelligente à faire cela?

OriginalL'auteur ruben baetens | 2011-05-08

  1. 12

    c'est un cas où vous souhaitez utiliser masqué tableaux, il garde la forme de votre tableau et il est automatiquement reconnu par tous les numpy et matplotlib fonctions.

    X = np.random.randn(1e3, 5)
X[np.abs(X)< .1]= 0 # some zeros
X = np.ma.masked_equal(X,0)
plt.boxplot(X) #masked values are not plotted

#other functionalities of masked arrays
X.compressed() # get normal array with masked values removed
X.mask # get a boolean array of the mask
X.mean() # it automatically discards masked values
    lien vers la documentation: docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.ma.html

    OriginalL'auteur Andrea Zonca

  2. 37

    Pour un tableau NumPy a, vous pouvez utiliser

    a[a != 0]

    pour extraire les valeurs ne sont pas égales à zéro.

    Merci beaucoup, cela fonctionne en effet beaucoup (!) de plus en plus vite. Ne action similaire ca se fait sur le rang supérieur NumMpy tableau ou d'une matrice ? Car ici, le problème se produit que dimenions ne correspondent plus correctement ...
    Si a a une plus grande dimension, le résultat sera aplatie (unidimensionnel) tableau. Il serait également possible de supprimer des colonnes ou des lignes qui sont toutes à zéro.
    ...où a est un np.array. Cela ne fonctionnera pas sur python intégrée des tableaux.

    OriginalL'auteur Sven Marnach

  3. 5

    Une simple ligne de code, vous pouvez obtenir en un tableau qui exclut tous les '0' valeurs:

    np.argwhere(*array*)

    exemple:

    import numpy as np
array = [0, 1, 0, 3, 4, 5, 0]
array2 = np.argwhere(array)
print array2

[1, 3, 4, 5]

    OriginalL'auteur David Guest