在 greater - numpy 数组逻辑中遇到无效值
Invalid value encountered in greater - numpy array logic
问题 "Why do I get an invalid value ..." 已经讨论过几次了。这是另一个我不太明白的变体 - 这就是我打开这个线程的原因：
(1) 在
y = np.nan
(~np.isnan(y)) & (y > 5.)
我得到了正确的结果，没有抛出任何错误。
(2) 然而，在
y = np.array([np.isnan, 6.])
(~np.isnan(y)) & (y > 5.)
显示 "Invalid value encountered in greater" 警告。
这意味着如果此表达式与 numpy 数组一起使用，布尔值和表达式中的短路 (Python reference) 将不起作用。
在 Whosebug（例如 ref ）和其他地方进行一些挖掘，似乎在引擎盖下数组表达式被写为
np.logical_and.reduce([~np.isnan(y), y>5.])
这意味着两个表达式在组合之前首先针对所有元素求值（实际上，这会产生相同的警告）。有人可以确认这是正在发生的事情吗？除了遍历所有数组元素之外，还有人有解决这个问题的方法吗？
我在其中使用此表达式的上下文是将数组中的其他值设置为 nan，如果它们超过阈值，即实际代码类似于
y[(~np.isnan(y)) & (y > 5.)] = np.nan
好的：看来我自己找到了解决办法：
array_and = np.frompyfunc(lambda x: (~np.isnan(x)) & (x > 5.), 1, 1)
array_and(y)
似乎有效。参考：[1]
这可以做到，使用一些布尔索引来避免 nan 和 where 语句
y[np.isfinite(y)] = np.where(y[np.isfinite(y)] > 5, np.nan, y[np.isfinite(y)])
问题 "Why do I get an invalid value ..." 已经讨论过几次了。这是另一个我不太明白的变体 - 这就是我打开这个线程的原因：
(1) 在
y = np.nan
(~np.isnan(y)) & (y > 5.)
我得到了正确的结果，没有抛出任何错误。
(2) 然而，在
y = np.array([np.isnan, 6.])
(~np.isnan(y)) & (y > 5.)
显示 "Invalid value encountered in greater" 警告。
这意味着如果此表达式与 numpy 数组一起使用，布尔值和表达式中的短路 (Python reference) 将不起作用。
在 Whosebug（例如 ref ）和其他地方进行一些挖掘，似乎在引擎盖下数组表达式被写为
np.logical_and.reduce([~np.isnan(y), y>5.])
这意味着两个表达式在组合之前首先针对所有元素求值（实际上，这会产生相同的警告）。有人可以确认这是正在发生的事情吗？除了遍历所有数组元素之外，还有人有解决这个问题的方法吗？
我在其中使用此表达式的上下文是将数组中的其他值设置为 nan，如果它们超过阈值，即实际代码类似于
y[(~np.isnan(y)) & (y > 5.)] = np.nan
好的：看来我自己找到了解决办法：
array_and = np.frompyfunc(lambda x: (~np.isnan(x)) & (x > 5.), 1, 1)
array_and(y)
似乎有效。参考：[1]
这可以做到，使用一些布尔索引来避免 nan 和 where 语句
y[np.isfinite(y)] = np.where(y[np.isfinite(y)] > 5, np.nan, y[np.isfinite(y)])