将nan值转换为零

Question

我有一个二维的numpy数组。此数组中的一些值为NaN。我想使用此数组执行某些操作。例如考虑数组：

[[   0.   43.   67.    0.   38.]
 [ 100.   86.   96.  100.   94.]
 [  76.   79.   83.   89.   56.]
 [  88.   NaN   67.   89.   81.]
 [  94.   79.   67.   89.   69.]
 [  88.   79.   58.   72.   63.]
 [  76.   79.   71.   67.   56.]
 [  71.   71.   NaN   56.  100.]]

我试图每次取一行，以相反的顺序对其进行排序，以从行中获取最多3个值并取其平均值。我试过的代码是：

# nparr is a 2D numpy array
for entry in nparr:
    sortedentry = sorted(entry, reverse=True)
    highest_3_values = sortedentry[:3]
    avg_highest_3 = float(sum(highest_3_values)) / 3

这不适用于包含的行NaN。我的问题是，是否有一种快速的方法可以将NaN2D
numpy数组中的所有值都转换为零，以便我在排序和其他尝试做的事情上没有问题。

Answer 1

这应该工作：

from numpy import *

a = array([[1, 2, 3], [0, 3, NaN]])
where_are_NaNs = isnan(a)
a[where_are_NaNs] = 0

在上述情况下，where_are_NaNs为：

In [12]: where_are_NaNs
Out[12]: 
array([[False, False, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)