EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI)

这行代码使用了 np.where 函数，用于按照指定条件对数组进行元素级别的选择和替换。具体来说，它的语法是：

np.where(condition, x, y)

其中，condition 是一个布尔型数组，x 和 y 分别是两个相同形状的数组，用于指定在 condition 中元素为 True 时选择 x 中对应位置的元素，否则选择 y 中对应位置的元素。

在这行代码中，它的作用是将 EI 数组中所有值为 -999 的元素替换为 np.nan，即缺失值。这样做的目的是为了避免在计算时出现问题，例如计算时除以 0 等。

相关问题

优化一下代码 import rasterio import numpy as np def calculate_VI(EI, SI, RI): EI = EI.astype(np.float64) SI = SI.astype(np.float64) RI = RI.astype(np.float64) EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI) SI = np.where(SI == -999, np.nan, SI) RI = np.where(RI == -999, np.nan, RI) # 分步计算，并检查中间结果 numerator = EI * SI denominator = 1 + RI ratio = numerator / denominator # 检查比值是否存在负值 print('Ratio contains negative value:', np.any(ratio < 0)) VI = np.sqrt(ratio) return VI # 读取 EI、SI 和 RI 的 TIFF 文件 with rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/EI.tif') as src_ei, \ rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/SI.tif') as src_si, \ rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/RI.tif') as src_ri: # 获取空间地理信息 profile = src_ei.profile transform = src_ei.transform # 读取数据 ei_data = src_ei.read(1) si_data = src_si.read(1) ri_data = src_ri.read(1) # 根据公式计算 VI vi_data = calculate_VI(ei_data, si_data, ri_data) # 设置新的文件路径 output_path = 'H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/VI01.tif' # 将结果写入新的 TIFF 文件 profile.update(dtype=rasterio.float32) # 更新数据类型为 float32 with rasterio.open(output_path, 'w', **profile) as dst: dst.write(vi_data.astype(rasterio.float32), 1) # 将结果写入新的 TIFF 文件

可以考虑将代码进行优化，例如使用数组运算来替代循环：

import rasterio
import numpy as np

def calculate_VI(EI, SI, RI):
    EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI).astype(np.float64)
    SI = np.where(SI == -999, np.nan, SI).astype(np.float64)
    RI = np.where(RI == -999, np.nan, RI).astype(np.float64)
    
    numerator = EI * SI
    denominator = 1 + RI
    ratio = numerator / denominator
    
    # 检查比值是否存在负值
    print('Ratio contains negative value:', np.any(ratio < 0))
    
    VI = np.sqrt(ratio)
    
    return VI

# 读取 EI、SI 和 RI 的 TIFF 文件
with rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/EI.tif') as src_ei, \
     rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/SI.tif') as src_si, \
     rasterio.open('H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/RI.tif') as src_ri:
    # 获取空间地理信息
    profile = src_ei.profile
    transform = src_ei.transform
    
    # 读取数据
    ei_data = src_ei.read(1)
    si_data = src_si.read(1)
    ri_data = src_ri.read(1)
    
    # 根据公式计算 VI
    vi_data = calculate_VI(ei_data, si_data, ri_data)
    
    # 设置新的文件路径
    output_path = 'H:/AAAAASIDA/A_ORA/A_mingchengjieguo/Abeife/土地利用/tudiliy_2020_01/正确转化/脆弱性01/VI01.tif'
    
    # 将结果写入新的 TIFF 文件
    profile.update(dtype=rasterio.float32) # 更新数据类型为 float32
    with rasterio.open(output_path, 'w', **profile) as dst:
        dst.write(vi_data.astype(rasterio.float32), 1)

此外，如果要对多个文件进行处理，可以考虑将代码封装成一个函数，使用参数来传入文件路径和输出路径，以及其他可选参数。这样可以提高代码的重用性和可维护性。

RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt VI = np.sqrt(ratio)

这个警告是因为计算中出现了负数，导致计算平方根时出现了无效值（NaN）。可以通过检查计算中是否出现负数来解决这个问题。在这里，你可以在计算之前先检查 ratio 中是否存在负数，例如：

def calculate_VI(EI, SI, RI):
    EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI).astype(np.float64)
    SI = np.where(SI == -999, np.nan, SI).astype(np.float64)
    RI = np.where(RI == -999, np.nan, RI).astype(np.float64)
    
    numerator = EI * SI
    denominator = 1 + RI
    ratio = numerator / denominator
    
    # 检查比值是否存在负值
    if np.any(ratio < 0):
        raise ValueError('Ratio contains negative value')
    
    VI = np.sqrt(ratio)
    
    return VI

在这里，如果 ratio 中存在负数，就抛出一个 ValueError 异常，提示计算结果不正确。这样可以及时发现问题并修复。