array([[ True, False, False], [False, False, True]]) 4、数组中 nan、inf 的批量替换 4-1、数组中 nan、inf 值的批量替换 In[31]: a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]) print('
首先,导入numpy库:import numpy as np 创建一个包含NaN值的列表,可以使用np.nan函数来表示NaN:my_list = [1, 2, np.nan, 4, np.nan] 将列表中的NaN值替换为np.nan:my_list = [np.nan if np.isnan(x) else x for x in my_list] 将处理后的列表转换为NumPy数组:my_array = np.array(my_lis...
numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元素 使用范例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) >>...
In[66]:np.nan<np.inf Out[66]:False 找出np.nan 出现的索引位置,可以使用 isnan 方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[67]:a=np.array([-9,np.nan,10,np.nan])# 找出np.nan出现的索引 In[68]:a.where(np.isnan(a))# 返回结果 #(array([1,3]),) 更多关于NumPy...
作为一个简单的例子,考虑 numpy 数组 arr 定义如下: import numpy as np arr = np.array([[5, np.nan, np.nan, 7, 2], [3, np.nan, 1, 8, np.nan], [4, 9, 6, np.nan, np.nan]]) 其中arr 在控制台输出中看起来像这样: array([[ 5., nan, nan, 7., 2.], [ 3., nan, ...
importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 使用where函数找出大于5的元素的索引indices_2d=np.where(arr_2d>5)print("numpyarray.com - 2D数组中大于5的元素的索引:",indices_2d) Python Copy
numpy官方文档 一、数组的创建 1.1 创建一维数组 import numpy as np # 创建一维的numpy数组 a = np.array([1, 3, 0, -1]) for i in range(len(a)): print(a[i], end=" ") print() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行结果: 1.2 创建二维数组 ...
NumPy中常见常量共4种。 1. numpy.nan 表示空值。其中 nan = NaN = NAN import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, 5]) print(x) >> [ 1. 2. 3. 4. nan 5.] 1. 2. 3. 4. 5. Note:两个 np.nan 不相等 ...
In : import numpy as np In : def nan_equal(a,b): ...: try: ...: np.testing.assert_equal(a,b) ...: except AssertionError: ...: return False ...: return True In : a=np.array([1, 2, np.NaN]) In : b=np.array([1, 2, np.NaN]) In : nan_equal(a,b) Out: True...
arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pdarr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法【sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值】 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=Tru...