- 2024/05/19
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Python, Python, Python! In the spirit of "import antigravity"
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def interp_nan(x): ''' Replace nan by interporation http://stackoverflow.com/questions/6518811/interpolate-nan-values-in-a-numpy-array ''' ok = -np.isnan(x) xp = ok.nonzero()[0] fp = x[ok] _x = np.isnan(x).nonzero()[0] x[-ok] = np.interp(_x, xp, fp) return x
Site-packagesに入れていつでもインポートできるようにしておくと便利なスニペット。もともとはStackoverflowで見つけたものほぼそのまま。ravelが何で入れてあるのかコメントで突っ込まれていて、確かになくとも動くのでとっておいた。
いつもと違うPCなんかでコーディングするときようの覚書。Pygmentsにもあげておいた。
>>> toy = np.array([np.nan, 1, np.nan, 3, np.nan, 9, np.nan, 2, np.nan]) >>> interp_nan(toy) 0: array([ 1. , 1. , 2. , 3. , 6. , 9. , 5.5, 2. , 2. ])
array1 = np.zeros((w,h)) myarrayと同じ次元のマスクが欲しい時はmask = np.ones(myarray.shape, dtype=np.bool) * False myarray.shapeってやるならnp.ones_likeをつかってmask = np.ones_like(myarray, dtype=np.bool) * Falseones_likeだとTrueの行列になるのでmask = np.zeros_like(myarray, dtype=np.bool)mask = np.full_like(myarray, Flase, dtype=np.bool) mask = np.full_like(myarray, True, dtype=np.bool) np.full_likeを使うとnanで満たされた行列の初期化がスマートになります。mask = np.full_like(myarray, np.nan) np.onesにnp.nanをかけていたけどこっちのほうがスマートですね。np.zerosに似たnp.emptyは初期化しないでメモリだけ確保するので、次元とデータ型は正しいが、確保されたメモリに残っているめちゃめちゃな値の行列ができる。全要素を上書きするのが確定している場合にはいいけど、忘れそうで危険なので使わないことにしている。そこまでパフォーマンスにこだわる状況っていまのところあまりない。
figure(facecolor='w')にしてプロットした図をウィンドウズのSnipping toolでクリップボードにコピーして、パワーポイントに貼って、ノーテーションしたりするわけですが、これが何度も続くと面倒い。win32clipboardつかってみたら？という回答があったのでやってみた。copy2clipboard()としてやれば現在フォーカスがある図をBMPとしてクリップボードにコピーします。もしくはfigのインスタンスをfig=figure()のようにして取得してからプロットして、copy2clipboard(fig)のように使います。エディターにプロット用のスクリプトがあってなんどもプロットする場合、tight_layout()とかの後にこの関数を置いておくと一手間省けるという感じです。力技ですが、一応つかえます。But it really originated in Google App Engine! It was a last-minute addition when we launched App Engine on April 7, 2008. A few weeks before launch, when most code was already frozen, the App Engine team at Google decided we wanted an easter egg.