python – 稀疏DataArray Xarray搜索
在xarray中使用DataArray对象,找到具有值的所有单元格的最佳方法是!= 0. 例如在熊猫中我会这样做
我的具体例子我正在试着看三维脑成像数据.
看看xarray.DataArray.where的文档,似乎我想要这样的东西:
但我仍然得到零的数组.
另外 – 一个侧面的问题 – 为什么有一些负零?这些值是否舍入为-0.实际上等于-0.009876之类的东西? 最佳答案
(回答主要问题)
你快到了.但是,轻微的语法差异在这里有很大的不同.一方面,这里是使用“基于值”的掩码过滤> 0值的解决方案.
要么
另一方面,你的尝试没有按照你的希望工作的原因是因为在first_image_xarray.x中,它指的是数组中元素的索引(在x方向上)而不是引用元素的值.因此,只有输出的第一个元素应该是nan而不是0,因为它只不足以满足切片[:,0]中的掩码条件.是的,您正在创建一个“基于索引”的掩码. 以下小型实验(希望如此)阐明了这一重要区别. 假设我们有DataArray,它只包含0和1(维度与问题的原始帖子(OP)(140,??96)对齐).首先让我们根据OP做的掩饰它:
使用上面的掩模,只有x和y的索引都为0的元素才会转为nan,而其余部分根本没有被改变或掉落. 相反,建议的解决方案基于DataArray元素的值来屏蔽DataArray.
这成功地删除了所有不足以基于DataArray元素的值的掩码条件的值. (回答问题) 至于DataArray中-0和0的原点,从负侧或正侧向0的舍入值将是可能的:相关的讨论在这里完成How to eliminate the extra minus sign when rounding negative numbers towards zero in numpy?以下是这种情况的一个小例子.
另外,在NumPy数组中获取-0的另一种可能是numpy.set_printoptions(precision = 0),它隐藏在小数点之下,如下所示(但我知道这次不是这种情况,因为你使用的是DataArray) :
无论如何,我最好的猜测是,在数据准备和转换中,转换为-0应该是手动的和有意的而不是自动的.预处理阶段. 希望这可以帮助. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |