Python：替換numpy數組的每個第5個值

我有一個充滿浮點的numpy數組。我如何用np.inf*0替換每個第5個值，以便每5個索引得到一個NaN的值？Python：替換numpy數組的每個第5個值

my_array = np.array([5.0, 8.1, 3.2, 2.7, 8.4, 4.9 ...])

到

my_array = np.array([5.0, 8.1, 3.2, 2.7, NaN, 4.9 ...])

等。

來源

2013-11-27 natsuki_1996

如何使用切片和跨步？ L[::5]需要每5元從列表L：

>>> my_array = np.arange(20.) 
>>> my_array[4::5] = np.nan 
>>> my_array 
array([ 0., 1., 2., 3., nan, 5., 6., 7., 8., nan, 10., 
     11., 12., 13., nan, 15., 16., 17., 18., nan])

來源

2013-11-27 19:47:36 mdml

他想改變'my_array [4 :: 5]' – stranac

@stranac：好點啊，沒有聽清楚他想跳過第4位。更新。 – mdml

使用'np.arange（20.）'而不是'np.array（range（20））'來避免創建一箇中間列表並使這些值實際爲'nan'而不是'-9223372036854775808'。因爲'np.nan'不是一個整數（如你的輸出中可以看到的那樣），所以'''使得dtype浮點數（或'np.arange（20，float）'） – askewchan

比@ ALKO的和 ~~更正確的比@ MDML的~~ 簡單。

import numpy 

my_array = numpy.linspace(0, 1, 20) 
my_array 
#>>> array([ 0.  , 0.05263158, 0.10526316, 0.15789474, 0.21052632, 
#>>>   0.26315789, 0.31578947, 0.36842105, 0.42105263, 0.47368421, 
#>>>   0.52631579, 0.57894737, 0.63157895, 0.68421053, 0.73684211, 
#>>>   0.78947368, 0.84210526, 0.89473684, 0.94736842, 1.  ]) 

my_array[4::5] = numpy.nan 
my_array 
#>>> array([ 0.  , 0.05263158, 0.10526316, 0.15789474,   nan, 
#>>>   0.26315789, 0.31578947, 0.36842105, 0.42105263,   nan, 
#>>>   0.52631579, 0.57894737, 0.63157895, 0.68421053,   nan, 
#>>>   0.78947368, 0.84210526, 0.89473684, 0.94736842,   nan])

來源

2013-11-27 19:50:36 Veedrac

這比@ mdml的答案更正確，因爲數組dtype是float，因此'np.nan'是守恆的。 – askewchan

Python：替換numpy數組的每個第5個值

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