你好,我希望得到一些帮助,我对python还很陌生,我想知道如何设置一个条件,以便在数据中遇到-inf,那么程序将循环到下一个迭代
import numpy as np
import math
import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.signal import butter, filtfilt
from scipy import interpolate
Ic = 400
lower_Ig = 720 #the lower limit of the generator current Ig
Upper_Ig = 1040 #Upper limit
Ix=range(-60,61,1)
for j in range(40, 80, 10):
Var=(40000* j)/ 10000
#print Var
for c in range(lower_Ig, Upper_Ig+1, 40):
#print c
Names =['Vg','V3', 'V4']
Data = pd.read_csv('/Documents/JTL_'+str(Var)+'/Ig='+str(c)+'/Grey_Zone.csv', names=Names)
Vg = Data['Vg']
V3 = Data['V3']
V4 = Data ['V4']
Prf = V4 / Vg
#print Prf
C = 0.802
freq = 100
b, a = butter(2, (5/C)/(freq/2), btype = 'low')
yg = filtfilt(b, a, Vg) # filter with phase shift correction
y4 = filtfilt(b, a, V4) # filter with phase shift correction
SW = y4 / yg
if SW == np.nan: #I need a condition here that if -inf is encountered then the programme should loop to next c value in for loop
continue
f = interp1d( SW, Ix )
print f(0.25), f(0.5), f(0.75)
print f(0.75)-f(0.25)
我尝试过使用不同的numpy函数,但总是得到相同的错误
^{pr2}$我不认为我可以使用any()
或{
假设在循环的一次迭代中有
SW
,如下所示:如果您想跳过任何
^{pr2}$SW
的nan, inf, -inf
,您可以使用如果
nan
不是问题,只有-inf
是问题,那么您可以使用如果
SW
的任何元素是-inf
,则将跳过迭代注意,不能使用}比较相等性
==
和{而是使用
isnan
您可以
filter
去掉不需要的元素(例如newlist=filter(lambda n: not numpy.isneginf(n), list_of_numbers)
),或者使用numpy.nan_to_num(...)
转换成一个正确的数字列表。在相关问题 更多 >
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