如何用另一个二维数组中的值替换二维数组中的 NaN 值

Question

例如，我有一个名为c的二维数组。

>>> c = numpy.array([[1,np.nan,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> c
array([[  1.,  nan,   3.],
       [  4.,   5.,   6.],
       [  7.,   8.,   9.]])

其他名称为b。

>>> b
array([[1, 0, 1],
       [0, 0, 0],
       [1, 0, 1]])

在数组索引c[0][1]中有nan，我想用b[0][1]替换它。不使用for循环。

是否有numpy中的任何方法可以实现这样做？

我希望结果看起来像下面这样。

>>> c
array([[ 1.,  0.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

- Gurminder Bharani

Answer 1

您可以使用numpy.isnan函数（http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.isnan.html）。

c = numpy.array([[1,numpy.nan,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = numpy.array([[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]])
ind = numpy.isnan(c)
c[ind] = b[ind]

- Julien Spronck

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谢谢您，@JulienSpronck。 - Gurminder Bharani