獲取中間值的指數中包含的NaN

Question

陣列我怎樣才能獲得中值的指數包含NaN的數組？

例如，我的數值爲[Nan, 2, 5, NaN, 4, NaN, 3, 1]，其值爲[np.nan, 0.1, 0.2, np.nan, 0.1, np.nan, 0.4, 0.3]。然後中位數是3，而錯誤是0.4。

有沒有一種簡單的方法來做到這一點？

編輯：我編輯的錯誤陣列暗示更現實的情況。是的，我正在使用numpy。

Answer 1

這不是真的清楚你打算如何有意義地提取從平均誤差，但如果你碰巧有一個數組使得中值是其項目之一，相應的錯誤數組對應的索引定義，還有沒有其他項具有相同值的中位數，和其他大概有免責聲明，那麼你就可以做到以下幾點：

a = np.array([np.nan,2,5,np.nan, 4,np.nan,3,1]) 
aerr = np.array([np.nan, 0.1, 0.2, np.nan, 0.1, np.nan, 0.4, 0.3]) 

# median, ignoring NaNs 
amedian = np.median(a[np.isfinite(a)]) 
# find the index of the closest value to the median in a 
idx = np.nanargmin(np.abs(a-amedian)) 
# this is the corresponding "error" 
aerr[idx] 

編輯：作爲@DSM指出，如果你有NumPy的1.9或以上，您可以將amedian的計算簡化爲amedian = np.nanmedian(a)。

Answer 2

numpy的有你需要的一切：

values = np.array([np.nan, 2, 5, np.nan, 4, np.nan, 3, 1]) 
errors = np.array([np.nan, 0.1, 0.2, np.nan, 0.1, np.nan, 0.4, 0.3]) 

# filter 
filtered = values[~np.isnan(values)] 
# find median 
median = np.median(filtered) 
# find indexes 
indexes = np.where(values == median)[0] 
# find errors 
errors[indexes] # array([ 0.4]) 

Answer 3

比方說您有您的列表命名爲「A」，那麼你可以使用這個碼至發現沒有「南」一個蒙面數組，然後做中間有np.ma.median() ：

a=[Nan, 2, 5, NaN, 4, NaN, 3, 1] 
am = numpy.ma.masked_array(a, [numpy.isnan(x) for x in a]) 
numpy.ma.median(am) 

你也可以做同樣的錯誤。