comparison COBRAxy/flux_to_map.py @ 253:9f54608b776c draft

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        np.clip(dataset.loc['EX_gln__L_e'].to_numpy(), a_min=None, a_max=0), 
        out=np.full_like(dataset.loc['EX_lac__L_e'].to_numpy(), np.nan),
        where=dataset.loc['EX_gln__L_e'].to_numpy() != 0
    )

    # Controllo e sostituzione dei NaN con 0 se necessario
    values = {'lact_glc': lact_glc, 'lact_gln': lact_gln, 'lact_o2': lact_o2, 'glu_gln': glu_gln}
   
    # Sostituzione di inf e NaN con 0 se necessario
    for key, value in values.items():
        values[key] = np.where(np.isinf(value) | np.isnan(value), 0, value)

    # Creazione delle nuove righe da aggiungere al dataset
    new_rows = pd.DataFrame({
        dataset.index.name: ['LactGlc', 'LactGln', 'LactO2', 'GluGln'],
        **{col: [values['lact_glc'][i], values['lact_gln'][i], values['lact_o2'][i], values['glu_gln'][i]] 

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        np.clip(dataset.loc['EX_gln__L_e'].to_numpy(), a_min=None, a_max=0), 
        out=np.full_like(dataset.loc['EX_lac__L_e'].to_numpy(), np.nan),
        where=dataset.loc['EX_gln__L_e'].to_numpy() != 0
    )


    values = {'lact_glc': lact_glc, 'lact_gln': lact_gln, 'lact_o2': lact_o2, 'glu_gln': glu_gln}
   
    # Sostituzione di inf e NaN con 0 se necessario
    for key in values:
        values[key] = np.nan_to_num(values[key], nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)

    # Creazione delle nuove righe da aggiungere al dataset
    new_rows = pd.DataFrame({
        dataset.index.name: ['LactGlc', 'LactGln', 'LactO2', 'GluGln'],
        **{col: [values['lact_glc'][i], values['lact_gln'][i], values['lact_o2'][i], values['glu_gln'][i]]