如何忽略 -inf 并移动到 for 循环中的下一次迭代

How to disregard -inf and move to next iteration in for loop

你好,我希望得到一些帮助,我是 python 的新手,我想要一些关于如何设置条件的建议,以便如果在我的数据中遇到 -inf,那么程序将循环到下一次迭代

import numpy as np
import math
import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.signal import butter, filtfilt
from scipy import interpolate
Ic = 400
lower_Ig = 720 #the lower limit of the generator current Ig
Upper_Ig = 1040 #Upper limit
Ix=range(-60,61,1)
for j in range(40, 80, 10):
    Var=(40000* j)/ 10000
    #print Var
    for c in range(lower_Ig, Upper_Ig+1, 40):
        #print c
        Names =['Vg','V3', 'V4']
        Data = pd.read_csv('/Documents/JTL_'+str(Var)+'/Ig='+str(c)+'/Grey_Zone.csv', names=Names)
        Vg = Data['Vg']
        V3 = Data['V3']
        V4 = Data ['V4']
        Prf = V4 / Vg
        #print Prf
        C = 0.802
        freq = 100
        b, a = butter(2, (5/C)/(freq/2), btype = 'low')
        yg = filtfilt(b, a, Vg)  # filter with phase shift correction
        y4 = filtfilt(b, a, V4)  # filter with phase shift correction
        SW = y4 / yg
        if SW == np.nan: #I need a condition here that if -inf is encountered then the programme should loop to next c value in for loop 
            continue 
            f = interp1d( SW, Ix )
            print f(0.25), f(0.5), f(0.75)
            print f(0.75)-f(0.25)

我尝试使用不同的 numpy 函数,但我总是得到相同的错误

The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

我认为我不能使用 any()all(),因为那样只会包含所有数据,我想忽略 -inf。非常感谢任何帮助

您可以 filter 去除不需要的元素(例如 newlist=filter(lambda n: not numpy.isneginf(n), list_of_numbers)),或者使用 numpy.nan_to_num(...).

转换为适当数字的列表

假设我们在循环的一次迭代中有 SW,如下所示:

>>> import numpy as np
>>> SW = [np.inf, -np.inf, np.nan, 0, 1]
>>> np.isfinite(SW)
[False, False, False, True, True]
>>> all(np.isfinite(SW))
False   # since one or more in the list is False

如果您想跳过任何包含 nan, inf, -infSW,您可以使用

if not all(np.isfinite(SW)):
    continue

如果 nan 不是问题,只有 -inf 是那么你可以使用

if any(np.isneginf(SW)):
   continue

如果 SW 的任何元素是 -inf

将跳过迭代

请注意,您无法比较使用 ==np.nan

的相等性
>>> x = np.nan
>>> x == np.nan
False

你使用 isnan

>>> np.isnan(x)
True