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...
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('替换前') print (a) whe...
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...
import numba as nb import numpy as np import pandas as pd def random_array(): choices = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, np.nan] out = np.random.choice(choices, size=(1000, 10)) return out def loops_fill(arr): out = arr.copy() for row_idx in range(out.shape[0]): f...
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 >>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[np.nan,np.inf],\...[-np.nan,-np.inf]])>>>aarray([[nan,inf],[nan,-inf]])>>>np.nan_to_num(a)array([[0.00000000e+000...
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 AI检测代码解析 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.
In [1]: import numpy as np In [2]: array = np.random.randint(1, 100, 10000).astype(object) ...: array[[1, 2, 6, 83, 102, 545]] = np.nan ...: array[[3, 8, 70]] = None In [3]: %timeit array != array 139 µs ± 46.6 µs per loop (mean ± std. dev. ...
numpy中的nan和常用方法 数组的一些其他用法 1、数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]])...
import numpy as np def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): # 遍历每一列(每一列中的nan替换成该列的均值) temp_col = t1[:, i] # 当前的一列 nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col) if nan_num != 0: # 不为0,说明当前这一列中有nan ...