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python - 如何在元素中考虑 NaN 将一维数组转换为 nd 数组？

问题描述

我有一个如下列表，我想根据当前值中的 NaN 将这些元素分解为 n 维。

输入：

[nan 0.1 0.4 0.6 nan 0.8 0.7 0.9 nan 0.3 0.6 0.8]

输出：

[[0.1 0.4 0.6]
 [0.8 0.7 0.9]
 [0.3 0.6 0.8]]

如何实现这一点，

到目前为止，我尝试过，

l=[nan 0.1 0.4 0.6 nan 0.8 0.7 0.9 nan 0.3 0.6 0.8]

m_l=[]
t=[]
for val in l:
    if np.isnan(val):
        if len(t)==0:
            continue
        m_l.append(t)
        t=[]
    else:

        t.append(val)
m_l.append(t)

但我正在寻找改进的解决方案。

标签： python

解决方案

假设您想要一个平方数组，因此每一行都有相同数量的项目：

l=[np.NaN, 0.1, 0.4, 0.6, np.NaN, 0.8, 0.7, 0.9, np.NaN, 0.3, 0.6, 0.8]
m_l2 = np.array(l).reshape((np.isnan(l).sum(),-1))[:,1:]

将输出：

array([[0.1, 0.4, 0.6],
   [0.8, 0.7, 0.9],
   [0.3, 0.6, 0.8]])

分解代码：

m_l2 = np.array(l) #Convert it to a np array from list
nan_count = np.isnan(l).sum() #Counting the amount of NaN in the array
m_l2 = m_l2.reshape((nan_count,-1)) #Reshaping it according to the amoun of NaNs as rows, with auto infering column count
m_l2 = m_l2[:,1:] #Removing the first column, which is all NaNs

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