我正在寻找用 numpy 中的 NaN 替换数字，并且正在寻找类似的函数numpy.nan_to_num，除非相反。
随着处理不同的数组，该数字可能会发生变化，因为每个数组都可以有唯一定义的 NoDataValue。我见过人们使用字典，但数组很大并且充满了正浮点数和负浮点数。我怀疑尝试将所有这些加载到任何东西中来创建密钥效率不高。
我尝试使用以下内容，但 numpy 要求我使用any() or all()。我意识到我需要明智地迭代元素，但希望内置函数可以实现这一点。
def replaceNoData(scanBlock, NDV):
for n, i in enumerate(array):
if i == NDV:
scanBlock[n] = numpy.nan
NDV 是 GDAL 的无数据值，数组是 numpy 数组。
屏蔽数组是可行的方法吗？
A[A==NDV]=numpy.nan
A==NDV 将生成一个布尔数组，可用作 A 的索引
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
