python数组初始化（预分配）与nans

Question

我想初始化一个包含一些数据的数组。我创建了一个随机矩阵（使用np.empty），然后将其乘以np.nan。有什么问题吗？或者我应该坚持更好的做法吗？

进一步解释我的情况：我有需要存储在数组中的数据。假设我有 8 行数据。每行的元素数不相等，所以我的矩阵行长度需要和最长的行一样长。在其他行中，某些元素将不会被填充。我不想使用零，因为我的一些数据实际上可能是零。

我意识到我可以使用一些我知道我的数据永远不会使用的值，但 nans 绝对更清晰。只是想知道这是否会导致以后的处理出现任何问题。我意识到我需要使用nanmax代替max等等。

Answer 1

我创建了一个随机矩阵（使用 np.empty），然后将其乘以 np.nan。有什么问题吗？或者我应该坚持更好的做法吗？

您可以使用np.full，例如：

np.full((100, 100), np.nan)

但是，根据您的需要，您可以查看numpy.ma掩码数组或scipy.sparse稀疏矩阵。不过，它可能适合也可能不适合。无论哪种方式，您都可能需要使用来自相应模块的不同功能，而不是普通的 numpy ufunc。