numpy 将大数组转换为向量，并将其恢复为数组，以便每个单元格都回到其原始位置

6za6bjd0 于 2023-01-20 发布在其他

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我正在对4个非常大的数组进行PCA计算。这些数组包括NaN个单元。为了使PCA工作，我必须将数组重新整形为向量（一维而不是二维）并且我删除所有NaN单元格，这改变了向量的长度。PCA返回4个新向量，我需要将这些向量重新整形为与原始数组完全相同的维度，并且每个像元都返回到其原始值索引。
数组中的NaN单元格没有任何特定的顺序，它们是随机的。我尝试使用arr.reforme（arr.shape [0]* arr.shape [1]，1）来创建具有NaN值的向量。
保存NaN值的索引，然后删除它们并对向量运行PCA，插入NaN值并将它们再次整形为原始数组的形状

数组的维数都相等（23292，9120）

由于数组的大小，迭代保存NaN索引并将其插入PCA之后需要花费太长的时间
如果有人对如何恢复阵列有更好的了解，我将不胜感激谢谢

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75173221/turn-large-array-into-vector-and-restore-it-back-to-an-array-so-that-each-cell-i

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按热度按时间

jum4pzuy1#

我会使用遮罩图像来完成此操作。例如：

arr = … # your input image
mask = ~np.isnan(arr)
vec = arr[mask]  # 1D array with non-nan values
…
arr[mask] = vec  # writing values back

赞(0）回复(0）举报 2023-01-20

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