私はnumpyでログを取って、ログを取る前に負であったエントリを無視したいと思います。負のエントリのログをとると、-Infが返されるので、-Infの値を持つ行列が結果として得られます。私はこの行列の列を合計したいのですが、-Infの値を無視して、どうすればいいのですか？例えばPythonでnumpy/scipyを使用している配列の-Inf値を無視する
、
mylogarray = log(myarray)
# take sum, but ignore -Inf?
sum(mylogarray, 0)
私はnansumがあります知っていると私は同等、infsumようなものが必要。
ありがとうございました。
>>> a = numpy.array([2, 0, 1.5, -3])
>>> b = numpy.ma.log(a)
>>> b
masked_array(data = [0.69314718056 -- 0.405465108108 --],
mask = [False True False True],
fill_value = 1e+20)
>>> b.sum()
1.0986122886681096
はfilter()を使用します。
>>> array
array([ 1., 2., 3., -Inf])
>>> sum(filter(lambda x: x != float('-inf'), array))
6.0
これはベクトル化された操作と見なされますか？より効率的な方法がありますか？私はコード内でこれを何度もやり直す必要があり、ベクトル化されたアプローチを望んでいました – user248237dfsf
これはイテレータでインプレースで行われているのですか？いいえ、もっと効率的なやり方はありますか？ AFAIK、配列をループしなければならないのは、イテレータを返すフィルター関数がないからです。 – marcog
フィルターコードがNxM配列では機能しないと思います.1xMベクトルの場合のみうまくいくようです。 – user248237dfsf
多分あなたはインデックスあなたの行列と使用することができます。これを行う最も簡単な方法は、使用することです
import numpy as np;
matrix = np.array([[1.,2.,3.,np.Inf],[4.,5.,6.,np.Inf],[7.,8.,9.,np.Inf]]);
print matrix[:,1];
print sum(filter(lambda x: x != np.Inf,matrix[:,1]));
print matrix[1,:];
print sum(filter(lambda x: x != np.Inf,matrix[1,:]));
a = numpy.log(numpy.arange(15))
a.sum()
# -inf
numpy.ma.masked_invalid(a).sum()
# 25.19122118273868
これを拡張していただけますか？私はその例を理解していない。上記のマスクされた配列をどのように初期化しましたか？ – user248237dfsf
@ user248237 - 'numpy.ma.log'などの関数は、自動的にマスクされた配列を作成し、' inf'または 'nan'をマスクするものはマスクされます。しかしこれはあまり明白ではないので、代わりに 'a = np.ma.masked_where（a == np.inf、a）'を実行し、 'b = np.log（a）'を実行するだけです。 （または他の任意の機能）。あるいは、マスクされた配列を避けて 'np.log（a [a！= np.inf]）。sum（）'を実行することもできます（ブール値配列で索引付けすることができます。 –
@ user248237マスクされた配列を明示的に初期化しませんでした。 'a'は通常のマスクされていない配列です。 'ma.log'は、（実数）対数が未定義のすべての値をマスクします。次に、マスクされたエントリbがマスクされていない場合と同様に、結果のマスクされた配列bが処理されます。 – Philipp