如果列全部为 nan，则使 numpy.nanargmin 返回 nan

Question

是否可以在其中仅包含 nan 的列上使用 ，numpy.nanargmin以便它返回。numpy.nan现在，ValueError当发生这种情况时，它会引发 , 。我不能使用numpy.argmin，因为当列中只有几个 nan 时，这会失败。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ generated/numpy.nanargmin.html 说 是ValueError针对全 nan 切片提出的。在这种情况下，我希望它返回 numpy.nan （只是为了进一步用 nan 掩盖“非数据”）

接下来的一点就是这样做的，但是速度超级慢并且不是真正的Pythonic：

for i in range(R.shape[0]):
    bestindex = numpy.nanargmin(R[i,:])
    if(numpy.isnan(bestindex)):
        bestepsilons[i]=numpy.nan
    else:
        bestepsilons[i]=epsilon[bestindex]

接下来的一点也有效，但前提是不涉及所有 nan 列：

ar = numpy.nanargmin(R, axis=1)
bestepsilons = epsilon[ar]

所以理想情况下，我希望最后一点也能与全纳米列一起使用

Answer 1

找到了解决办法：

# makes everything nan to start with
bestepsilons1 = numpy.zeros(R.shape[0])+numpy.nan 
# finds the indices where the entire column would be nan, so the nanargmin would raise an error
d0 = numpy.nanmin(R, axis=1) 
# on the indices where we do not have a nan-column, get the right index with nanargmin, and than put the right value in those points
bestepsilons1[~numpy.isnan(d0)] = epsilon[numpy.nanargmin(R[~numpy.isnan(d0),:], axis=1)]

这基本上是一种解决方法，仅在不会给出错误的地方采用 nanargmin，因为在这些地方我们希望结果索引无论如何都是 nan