Create numpy matrix filled with NaNs

user_130758 0
Viewed 316546

I have the following code:

r = numpy.zeros(shape = (width, height, 9))

It creates a width x height x 9 matrix filled with zeros. Instead, I'd like to know if there's a function or way to initialize them instead to NaNs in an easy way.

numpy python
10 Answers

Another alternative is numpy.broadcast_to(val,n) which returns in constant time regardless of the size and is also the most memory efficient (it returns a view of the repeated element). The caveat is that the returned value is read-only.

Below is a comparison of the performances of all the other methods that have been proposed using the same benchmark as in Nico Schlömer's answer.

enter image description here

user_31636070

Just a warning that initializing with np.empty() without subsequently editing the values can lead to (memory allocation?) problems:

arr1 = np.empty(96)
arr2 = np.empty(96)
print(arr1)
print(arr2)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan  0.  0.  0.  0.
#   0.  0.  0.  0. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]
#
# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan  1.  1.
#   1.  1.  2.  2.  2.  2. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]

The floats initialized in the array are used somewhere else in my script but are not associated with variables arr1 or arr2 at all. Spooky.

Answer from user @JHBonarius solved this problem:

arr = np.tile(np.nan, 96)
print(arr)

# [nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
#  nan nan nan nan nan nan]
user_154281060 
>>> width = 2
>>> height = 3

>>> r = np.full((width, height, 9), np.nan)

>>> print(r)

array([[[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]],

       [[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan],
        [nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]]])

>>> r.shape
(2, 3, 9)
user_194098020
Related