查找第一个np.nan值的位置的最有效方法是什么？

Question

考虑数组 a

a = np.array([3, 3, np.nan, 3, 3, np.nan])

我可以做

np.isnan(a).argmax()

但这需要找到所有对象np.nan才可以找到第一个。
有没有更有效的方法？

我一直在试图找出我是否可以传递参数np.argpartition，从而np.nan获取的第一个分类，而不是最后一次。

编辑关于[dup]。
有几个原因使这个问题不同。

1. 该问题和答案涉及价值观的平等。这是关于isnan。
2. 这些答案都遭受我的答案面临的同一问题。注意，我提供了一个完全有效的答案，但强调了它的效率低下。我正在寻找解决效率低下的问题。

编辑有关第二个[dup]。

仍然要解决平等问题，而问题/答案却是古老的，很可能已经过时了。

Answer 1

我提名

a.argmax()

带有@fuglede's测试数组：

In [1]: a = np.array([np.nan if i % 10000 == 9999 else 3 for i in range(100000)])
In [2]: np.isnan(a).argmax()
Out[2]: 9999
In [3]: np.argmax(a)
Out[3]: 9999
In [4]: a.argmax()
Out[4]: 9999

In [5]: timeit a.argmax()
The slowest run took 29.94 ....
10000 loops, best of 3: 20.3 µs per loop

In [6]: timeit np.isnan(a).argmax()
The slowest run took 7.82 ...
1000 loops, best of 3: 462 µs per loop

我尚未numba安装，因此可以进行比较。但是我的相对加速比short是@fuglede's6倍以上。

我正在Py3中接受测试<np.nan，而Py2则发出运行时警告。但是代码搜索表明这不依赖于该比较。

/numpy/core/src/multiarray/calculation.c
PyArray_ArgMax与轴一起玩（将感兴趣的一个移动到最后），并将动作委派给arg_func = PyArray_DESCR(ap)->f->argmax，该函数取决于dtype。

在numpy/core/src/multiarray/arraytypes.c.src它看起来像BOOL_argmax短路，一旦遇到一回True。

for (; i < n; i++) {
    if (ip[i]) {
        *max_ind = i;
        return 0;
    }
}

并且@fname@_argmax最大短路nan。np.nan也是“最大” argmin。

#if @isfloat@
    if (@isnan@(mp)) {
        /* nan encountered; it's maximal */
        return 0;
    }
#endif

c欢迎经验丰富的编码人员发表评论，但在我看来，至少对于np.nan，argmax您会以最快的速度平原。

玩9999in生成a表明a.argmax时间取决于该值，与短路一致。