替换方阵中的 nan 值

如何解决替换方阵中的 nan 值

我是第一次使用 numpy。

我有一个方阵（158 x 158）。我想用对角线的中值替换矩阵对角线上的任何 NaN 值。我想为零的任何非对角线值。

我写的代码不起作用，

cov_martix = np.cov(np.transpose(coeff),rowvar=False)

# any nan's on the diagional are replaced by the median value of the diag
# any nan's off the diag are replaced with zero
diag = np.nanmedian(np.diag(cov_martix))
cov_martix = np.fill_diagonal(cov_martix,diag)
cov_martix = np.nan_to_num(cov_martix)

问题在于 np.fill_diagonal 行，运行该行后 cov_martix 变为 None。我不确定我做错了什么。

解决方法

更改这一行：

cov_martix = np.fill_diagonal(cov_martix,diag)

到

np.fill_diagonal(cov_martix,diag)

编辑：同时删除最后一行中的 cov_matrix=

,

numpy.fill_diagonal 根据 docs：

此函数就地修改输入数组，它不返回值。

因此产生None。您不应该将它重新分配回数组。 此外，您不是用对角线的 nan 替换对角线中的 median 值，而是用对角线的 median 替换所有对角线元素。

你能不能试试这个：

>>> diag = np.diag(cov_matrix)
>>> np.fill_diagonal(cov_matrix,np.nan_to_num(diag,nan=np.nanmedian(diag)))
>>> cov_matrix = cov_matrix * np.eye(cov_matrix.shape[0])

例如：

>>> cov_matrix

array([[ 2.,0.,4.,4.],[ 1.,2.,1.],nan,3.],[ 2.,1.,1.]])

>>> diag = np.diag(cov_matrix)
>>> np.nan_to_num(diag,nan=np.nanmedian(diag))
array([2.,1.])

>>> np.fill_diagonal(cov_matrix,nan=np.nanmedian(diag)))

>>> cov_matrix
array([[2.,[1.,[2.,1.]])

>>> cov_matrix = cov_matrix * np.eye(cov_matrix.shape[0])
>>> cov_matrix

array([[2.,0.],[0.,1.]])