Python - Scipyの線形回帰（

Question

）

私はデータの線形回帰の傾きを取得したいと思いますが、Yにはいくつかの値が含まれています... 例：

from scipy import stats 
import numpy as np 

X = np.array([0,1,2,3,4,5]) 
Y = np.array([np.NaN,4, 5, 10, 2, 5]) 
stats.linregress(X,Y) 

しかし、私が取得：私はあなたが見ることができるように、無効な値をマスクしてみしたがって（ナン、ナン、ナン、ナン、ナン） を：

import numpy.ma as ma 
stats.linregress((X),ma.masked_invalid(Y)) 

しかし、それは同じだ...私は私は何をしなければならないかを見てください...

Answer 1

は、以下のことを試してみてください。

Y=Y[np.logical_not(np.isnan(Y))] 
X=X[np.logical_not(np.isnan(Y))] 

UPD：ウォーレンが気づいたとして、Yが更新されますので、nansがなくなっています。 Y[np.logical_not(np.isnan(Y))]とを線形回帰に直接供給することができます。それとも、あなたがこれを行うことができ、yはnanまたはinfここで（x、y）のペアを削除するにはnp.isfinite

Answer 2

とウォーレンの答えを参照してください。

finiteYmask = np.isfinite(Y) 
Yclean = Y[finiteYmask] 
Xclean = X[finiteYmask] 

だけlinregressのためにこれらの「きれい」の配列を使用している場合は、

finiteYmask = np.isfinite(Y) 

、その後、あなたの助けのためのlinregress(X[finiteYmask], Y[finiteYmask])