创建用NaN填充的Numpy矩阵

Question

我有以下代码：

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))

它创建一个width x height x 9填充零的矩阵。相反，我想知道是否有一种函数或方法可以将它们初始化为NaNs，而方法很简单。

Answer 1

您很少需要在numpy中进行矢量操作循环。您可以创建一个未初始化的数组并立即分配给所有条目：

>>> a = numpy.empty((3,3,))
>>> a[:] = numpy.nan
>>> a
array([[ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN],
       [ NaN,  NaN,  NaN]])

我已经在a[:] = numpy.nan这里和a.fill(numpy.nan)Blaenk发布的时间安排了时间：

$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a.fill(np.nan)"
10000 loops, best of 3: 54.3 usec per loop
$ python -mtimeit "import numpy as np; a = np.empty((100,100));" "a[:] = np.nan" 
10000 loops, best of 3: 88.8 usec per loop

时序显示优先选择ndarray.fill(..)作为更快的替代方案。OTOH，我喜欢numpy的便捷实现，在该实现中您可以同时为整个slice分配值，代码的意图非常明确。

请注意，ndarray.fill它是就地执行其操作，因此numpy.empty((3,3,)).fill(numpy.nan)将改为return
None。