array([ 0., 1., nan, 3., 4.]) >>> a = a.repeat(2)[:-1] >>> a array([ 0., 0., 1., 1., nan, nan, 3., 3., 4.]) >>> a[1::2] += (a[2::2]-a[1::2])/2 >>> a array([0. , 0.5, 1. , nan, nan, nan, 3. , 3.5, 4. ]) 1. 2. 3. 4. ...
# 删除含有NaN的行 arr_cleaned = arr[~np.isnan(arr)] print(arr_cleaned) # 输出: [1. 2. 4.] 使用插值方法填充:对于时间序列数据,可以使用插值方法来估计并填充NaN值。 python from scipy.interpolate import interp1d # 创建原始数据 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([1.0...
array(weather_data, mask={'temperature': temperature_mask, 'humidity': humidity_mask}) print(f"标记缺失值后的气象数据: \n{masked_weather_data}") 2.17.4.3 数据清洗 通过插值法等方法补全缺失值。 # 使用插值法补全温度和湿度的缺失值 def interpolate_masked_data(data, field): valid_indices = ...
import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 在索引为2的位置插入NaN值 arr_with_nan = np.insert(arr, 2, np.nan) print(arr_with_nan) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 [ 1. 2. nan 3. 4. 5.] 在上述代码中,我们首先导入了numpy库,并创建了一个包...
from scipy.interpolate import interp1d # Define the known data points with missing values x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Independent variable (e.g., time) y = np.array([10, np.nan, 30, np.nan, 50]) # Dependent variable with missing values (e.g., temperature) ...
import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 定义条件 condition1 = arr % 2 == 0 # 判断元素是否为偶数 condition2 = arr > 3 # 判断元素是否大于3 # 使用where函数根据条件更改数组中的值 new_arr = np.where(condition1, arr * 2, np.where(condition...
array([0.,0., nan]) numpy.nanmax 原文:numpy.org/doc/1.26/reference/generated/numpy.nanmax.html numpy.nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) 返回数组的最大值或沿轴的最大值,忽略任何 NaN。当遇到全是 NaN 的片段时,会触发RuntimeWar...
In: m = array([arange(2), arange(2)])In: mOut:array([[0, 1],[0, 1]]) 要显示数组形状,请参见以下代码行: In: m.shapeOut: (2, 2) 我们使用arange()函数创建了一个2 x 2的数组。 没有任何警告,array()函数出现在舞台上。
SciPy 的 interpolate 模块可以进行数据插值和曲线拟合。 from scipy import interpolate x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16, 25]) # 创建插值函数 f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic') # 使用插值函数 ...
array([0. ,0.5,1. , nan, nan, nan,3. ,3.5,4.]) 接下来,我们就可以尝试用这个思路实现三维数组的线性插值了。代码如下: importnumpyasnpdefinterp3d(arr_3d):"""三维数组线性插值 arr_3d - numpyp.ndarray类型的三维数组 """layers,rows,cols=arr_3d.shape arr_3d=arr_3d.repeat(2).reshape((...