从numpy数组中获得最小的N值，忽略inf和nan

Question

我需要一个很好的快速方法来从numpy数组中找到10个最小的实数值，该值可以具有任意多个nan和/或inf值。

我需要确定这些最小实数值的索引，而不是数值本身。

我找到了numpy的argmin和nanargmin函数。他们并没有真正完成工作，因为我也想指定多个值，比如我想要最小的100个值。并且它们都返回-inf值，因为它在数组中存在时是最小的值。

heapq.nsmallest类型的作品，但它也返回nan和-inf值作为最小值。也没有给我指数，我正在寻找。

在这里的任何帮助将不胜感激。

Answer 1

应该抛出这一点的唯一值是消极的无限值。因此，尝试：

import numpy as np 
a = np.random.rand(20) 
a[4] = -np.inf 
k = 10 
a[np.isneginf(a)] = inf 
result = a[np.argsort(a)[:k]] 

Answer 2

你可以找到inf和Nan指数是这样的：

​​

即：

a=np.array([[12,12,111],[np.inf,np.inf,1,2,3],[np.nan,7,8]]) 

的，你可以通过a循环，并与检查

In [17]: (np.isnan(a[2])) 
Out[17]: array([ True, False, False], dtype=bool) 

In [18]: (np.isnan(a[2])).nonzero() 
Out[18]: (array([0]),) 

Answer 3

在我看来，你可以从排序的数组中取出第一个有限值，而不是试图修改原始数组，这可能是危险的。

n = 10 
b = np.sort(a) 
smalls = b[np.isfinite(b)][n:]