У меня есть 12 .grd файлов, сохраненных по одному пути в формате 2-го массива.
Для усреднения их значений я использовал метод простой петли
ave_value = np.zeros_like(test_array) # generate a zero-array firstly
for i in range(0,12,1):
file_path = %(i+1)+'.grd' #1.grd, 2.grd,...
# read_grd is an user-defined function
value, nodata_value = read_grd(file_path)
value[value == nodata_value] = np.nan
ave_value_+=value
ave_value = ave_value/12.0
Однако я обнаружил, что эта функция не смогла рассмотреть местоположение, содержащее некоторые значения np.nan.
Например, позиция [2,2] в одном файле сетки была np.nan, но имеет определенные значения в других наборах данных.Однако в вышеупомянутом процессе усреднения среднее значение в производном ave-value также равно np.nan.
Есть ли лучшее решение для усреднения другого двумерного массива относительно значения np.nan, т. Е. Если значения определенной позиции равны np.nan в 3 файлах, мы только усредняем соответствующие значения в других9 файлов.
Буду признателен за любые советы или предложения.