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如何做兩個向量可能缺失值的numpy點積?這似乎需要許多額外的步驟,有更簡單的方法來做到這一點?:缺失值的numpy點積
v1 = np.array([1,4,2,np.nan,3])
v2 = np.array([np.nan,np.nan,2,4,1])
np.where(np.isnan(v1),0,v1).dot(np.where(np.isnan(v2),0,v2))
如何做兩個向量可能缺失值的numpy點積?這似乎需要許多額外的步驟,有更簡單的方法來做到這一點?:缺失值的numpy點積
v1 = np.array([1,4,2,np.nan,3])
v2 = np.array([np.nan,np.nan,2,4,1])
np.where(np.isnan(v1),0,v1).dot(np.where(np.isnan(v2),0,v2))
我們可以使用np.nansum
總結忽略逐元素相乘後NaNs
值 -
np.nansum(v1*v2)
樣品運行 -
In [109]: v1
Out[109]: array([ 1., 4., 2., nan, 3.])
In [110]: v2
Out[110]: array([ nan, nan, 2., 4., 1.])
In [111]: np.where(np.isnan(v1),0,v1).dot(np.where(np.isnan(v2),0,v2))
Out[111]: 7.0
In [115]: v1*v2
Out[115]: array([ nan, nan, 4., nan, 3.])
In [116]: np.nansum(v1*v2)
Out[116]: 7.0
雖然我在傳遞熊貓系列時遇到以下錯誤,但我沒有得到我的答案:TypeError:'Series'對象無法解釋作爲一個整數' –
@AllenWang添加樣品熊貓系列成問題? – Divakar
Nvm,我認爲這是一個錯字 –