从两个 Numpy 数组中删除相应的条目

Question

我很确定这是一个简单的问题，但我不太幸运能在网上找到解释。

我有一个通量值数组和一个相应的时间值数组。显然，这两个数组是一对一的（每个时间值对应一个通量值）。但是，我的一些通量值是 NaN。

我的问题是：当我从通量数组中删除NaN时，如何从时间数组中删除相应的值？

这些数组足够大（几千个条目），手工操作会非常麻烦。

Answer 1

您可以尝试布尔索引：

In [13]: time
Out[13]: array([  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.])

In [15]: flux
Out[15]: array([  1.,   1.,   1.,   1.,   1.,  nan,  nan,  nan,   1.,   1.,   1.])


In [16]: time2 = time[~np.isnan(flux)]
In [17]: flux2 = flux[~np.isnan(flux)]  
In [18]: time2
Out[18]: array([  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   8.,   9.,  10.])

In [19]: flux2
Out[19]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

如果您不再需要原始数组，只需写 time = time[~np.isnan(flux)] 等。

更复杂的方法是使用masked arrays:

In [20]: m = np.ma.masked_invalid(flux)
In [21]: time2 = time[~m.mask]
In [22]: time2
Out[22]: array([  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   8.,   9.,  10.])

In [23]: flux2
Out[23]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])
In [22]: flux2 = flux[~m.mask]

从两个 Numpy 数组中删除相应的条目

Removing Corresponding Entries from Two Numpy Arrays

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