np.ndarray填充缺测值
时间: 2023-07-06 16:42:21 浏览: 73
可以使用numpy中的函数来填充缺测值。具体步骤如下:
1. 导入numpy库:import numpy as np
2. 创建一个包含缺测值的ndarray数组:arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
3. 使用numpy中的函数来填充缺测值,例如使用平均值来填充:mean = np.nanmean(arr),然后使用np.where函数来将缺测值替换为平均值:arr = np.where(np.isnan(arr), mean, arr)
注意,这里使用np.nanmean函数计算平均值时会自动跳过缺测值。如果需要使用其他填充方法,可以参考numpy官方文档中的相关函数。
相关问题
"""Generate a mask from a polygon. Args: polygon (np.ndarray): The polygon for which the mask should be generated, given as a list of vertices. resolution_wh (Tuple[int, int]): The width and height of the desired resolution. Returns: np.ndarray: The generated 2D mask, where the polygon is marked with `1`'s and the rest is filled with `0`'s. """
根据你提供的函数说明,你可以使用以下代码来实现 `extract_yolov8_masks` 函数:
```python
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def extract_yolov8_masks(yolov8_results):
resolution_wh = (yolov8_results.image_width, yolov8_results.image_height)
masks = []
for polygon in yolov8_results.polygons:
mask = np.zeros(resolution_wh, dtype=np.uint8)
image = Image.fromarray(mask)
draw = ImageDraw.Draw(image)
draw.polygon(polygon, fill=1)
mask = np.array(image, dtype=np.uint8)
masks.append(mask)
return masks
```
这个函数将根据传入的 `yolov8_results` 对象中的多边形信息生成相应的掩码。它会遍历多边形列表,创建一个与图像分辨率相同的全零矩阵作为初始掩码,然后使用 `ImageDraw` 库将多边形区域填充为 `1`,最后将掩码添加到结果列表中并返回。
请确保已经正确导入了 `numpy` 和 `PIL` 库以及它们的相应模块。如果还有其他要求或需要进一步的帮助,请提供更多详细信息。
怎么把numpy.ndarray为空的值填为0
您可以使用 numpy 的 fill 函数将 ndarray 中的空值填充为 0,示例代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])
arr[np.isnan(arr)] = 0
print(arr)
```
这里将 arr 中的空值通过 np.isnan(arr) 条件筛选出来,然后使用 arr[np.isnan(arr)] = 0 将这些空值赋值为 0,最终打印出的 arr 数组就没有空值了。