从numpy数组中获取最小的N个值，忽略inf和nan。

Question

我需要一个好的、快速的方法来找出numpy数组中任意多个nan和/或inf值的10个最小实值。

我需要确定这些最小实值的索引，而不是它们本身的值。

我已经发现了numpy中的argmin和nanargmin函数。但由于我想指定多个值，例如我想要最小的100个值，所以它们并没有完成任务。此外，它们返回的最小值包括-无穷大，而当其存在于数组中时，它并不是真正的最小值。

heapq.nsmallest有点可行，但它也将nan和-inf值作为最小值返回。此外，它并没有给我需要的索引。

非常感谢您的帮助。

- jeffery_the_wind

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迭代/复制数组，将所有的NaN和-inf转换为inf，运行您的函数以获取最小的N个值，然后将它们转换回旧副本。这是一个愚蠢的hacky方法，但是嗯... - Patashu

谢谢您的帮助，如果我无法得到更简单的答案，那就是我必须要做的。 - jeffery_the_wind

Answer 1

应该排除的唯一值是负无穷大。因此，请尝试：

import numpy as np
a = np.random.rand(20)
a[4] = -np.inf
k = 10
a[np.isneginf(a)] = inf
result = a[np.argsort(a)[:k]]

- YXD

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如果所有元素都是负数，2*np.max 就无法正常工作，我认为最好使用 inf。 - interjay

当前的解决方案可能是危险的。在这里应该注意，您正在更改数组以进行测量。物理上的意义可能是-inf不等于inf。 - Hooked

如果你愿意的话，可以避免修改原始数组。只需无条件排序，然后将结果限制在有限值范围内：i = np.argsort(a); result = i[np.isfinite(a[i])][:10] - Blckknght

@Blckknght 是的，那是一个更好的解决方案。如果你发布了那个，我会删除我的回答。 - YXD

Answer 2

在我看来，你可以只从已排序的数组中取前 n 个有限值，而不是尝试修改原始数组，这可能会有危险。

n = 10
b = np.sort(a)
smalls = b[np.isfinite(b)][n:]

- askewchan

Answer 3

您可以像这样查找inf和Nan的索引：

a=np.array([[12,12,111],[np.inf,np.inf,1,2,3],[np.nan,7,8]])

你可以循环遍历 a 并使用以下代码进行检查:

for item in a:    
    idxInf=(np.isnan(a[item])).nonzero()
    idxNan=(np.isnan(a[item])).nonzero()

i.e:

In [17]: (np.isnan(a[2]))
Out[17]: array([ True, False, False], dtype=bool)

In [18]: (np.isnan(a[2])).nonzero()
Out[18]: (array([0]),)

- Moj