Discussion :

[colapili]

Bonjour à tous,

Je rencontre un problème avec la fonction linalg.lstsq pour faire de la régression.
Je dispose d'une matrice avec des spectres infra rouges et je cherche à exclure certains spectres qui ne répondent pas à certaines conditions. Je marque donc mes spectres comme TRUE or FALSE en fonction de s'ils passes la condition ou non et j'envoie tt ça dans la régression ensuite.
Or ayant besoin que les spectres soient dans le même ordre qu'au départ (application en hyperspectral) j'ai donc essayé de donner la valeurs Nan à toutes les valeurs d'un spectre qui ne correspondaient pas à mes conditions (l'idée était qu'ils soient encore présent mais pas pris en compte lors de la régression).

J'ai donc fait :

DATA.loc[DATA.COND.cond_rad_1 == False,['SPECTRES']] = np.nan

Cela va probablement sembler évident à certain, mais pourquoi le linalq ne fonctionne pas avec les Nans ? Y aurait-il un autre moyens de procéder en donnant une autre valeurs que Nans, ou en ne mettant rien ? Je répète je dois absolument préserver la bonne numérotation de mes spectres donc je ne peu pas sélectionner que les TRUEs par exemple.

Merci d'avance

Nicolas

[VinsS]

Salut,

Je ne connais pas les modules que tu utilises mais il faut avouer que ta syntaxe est surprenante.

Code :

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DATA.loc[DATA.COND.cond_rad_1 == False,['SPECTRES']] = np.nan

Quel est le type de DATA.loc ?

Un dictionnaire ? Dont les clefs seraient des tuples (bool, list()) ?

Et si tu remplaces NaN par None ?

[colapili]

Bonjour,

Alors la fonction DataFrame.loc permet d'accéder aux lignes ou colonnes qui correspondent à un label ou à un booléen. En fait cette fonction fonctionne bien puisque elle remplace bien mes spectres TRUEs par des valeurs Nans. Et oui j'ai essayé aussi le None mais ca ne marche pas non plus.
J'ai ce message d'erreur: LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares NaN .

Nicolas

[Sve@r]

Un dictionnaire ? Dont les clefs seraient des tuples (bool, list()) ?

Bonjour
Les clefs d'un dictionnaire ne peuvent pas être de type list() (et tout ce qui en dérive) car c'est un objet mutable or une clef de dico doit être immuable.

Pour moi, DATA.loc semblerait être un objet possédant une méthode __setitem__ un peu sioux...

Or ayant besoin que les spectres soient dans le même ordre qu'au départ (application en hyperspectral) j'ai donc essayé de donner la valeurs Nan à toutes les valeurs d'un spectre qui ne correspondaient pas à mes conditions (l'idée était qu'ils soient encore présent mais pas pris en compte lors de la régression).

Etre dans le même ordre n'est pas synonyme de "être à la même position". Si par exemple j'ai une liste 3, -1, 2, -5, 0, -6, 7 et que je ne veux que les positifs dans le même ordre, alors 3, 2, 0, 7 me conviendra...

[lg_53]

Bonjour

Vous avez peut être besoin de préserver les positions mais si vous ne pouvez faire autrement vous serez obligé de passer par un sous tableau plus petit ne contenu que les positions valides, quite à réinjecter dans le tableau principal ensuite les résultats.

Sinon, une piste : les masques
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.1...y.generic.html
Je ne sais pas si les masques sont compatibles avec toutes les fonctions du module linalg mais c'est à regarder.