import numpy as np a = np.array([11,-22,np.nan,np.inf,-np.inf]) print("【显示】a") print(a) print("【执行】np.nan_to_num(a, nan=0, posinf=1, neginf=-1)") print(np.nan_to_num(a, nan=0, posinf=1, neginf=-1)) A选项:a是一个数组 B选项:该函数能替换缺失值 C选项...
语法:np.nan_to_num(x, nan=value1, posinf=value2, neginf=value3)。其中,x是一个数组,value1、value2和value3分别是用于替换NaN 值、正无穷大值和负无穷大值的指定值,不改变原数组。 12.数组常用方法 (1)统计学函数(x取值均为数值型) np.isnan([np.log(-1.),1.,np.log(0)]) #array([ Tr...
np.nan_to_num 1. 描述 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(默认行为) 或者用户使用nan、posinf和neginf关键字来定义数字 参数 x : scalar or array_like 输入数据 copy : bool, optional if True,则创建x的副本 if False,则在原对象上替换 nan : int, float, optional 用于填充NaN值...
np.nanmean(a) 22.0 以上是忽略缺失值的算术平均函数的示例。许多其他函数以同样的方式工作: [funcforfuncindir(np)iffunc.startswith("nan")] ['nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', 'nancumprod', 'nancumsum', 'nanmax', 'nanmean', 'nanmedian', 'nanmin', 'nanpercentile', 'na...
可以使用np.isnan函数来标识缺失值,进而对缺失值进行填充、删除或替换等操作。 a.填充缺失值: 可以使用NumPy的np.nan_to_num函数将np.nan值填充为指定的数值。例如,可以将所有np.nan值填充为0,代码如下: python import numpy as np data = np.array([1, 2, np.nan, 4]) data_filled = np.nan_to_...
(4)一个ndarray数组t1,可以用np.isnan(t1) 定位到nan值的位置,再用t1[np.isnan(t1)] = 指定值 将nan替换为指定值 (5)np.nan_to_num(t1),可以将t1中的nan替换为0 (6)t1[ t1 == t1]可以剔除所有nan只保留非nan值 现在生成一个3*4的数组,设定第1行,第2、3列位置两个元素为np.nan ...
np.nan_to_num 描述 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(默认行为) 或者用户使用nan、posinf和neginf关键字来定义数字 参数 x : scalar or array_like 输入数据 copy : bool, optional if True,则创建x的副本 if False,则在原对象上替换...
numpy库中有一个内置的函数，名为`numpy.nan_to_num()`，这个函数的作用就是将NaN和inf转换为特定的数值。对于NaN，它会替换为0，而对于正无穷和负无穷，它会替换为正无穷大和负无穷大，具体数值取决于你提供的`nan`和`inf`的替代值。例如，如果你希望将inf转换为一个特定的最大值或最小值，可以...
可以通过np.isnan函数检查条件数组中的NaN值,并将其替换为其他有效值。例如,可以使用np.nan_to_num函数将NaN值替换为0。 代码语言:txt 复制 condition = np.isnan(condition) condition = np.nan_to_num(condition, nan=0) 可以使用np.where函数的第三个参数指定在条件不满足时的替代值,避免出现NaN值导致的...
NumPy 提供了一些函数来检测和处理 NaN 值。以下是一些常见的方法: np.isnan(): 检测数组中的 NaN 值。 np.nanmean(): 计算数组的平均值,忽略 NaN。 np.nan_to_num(): 将 NaN 替换为指定的数值,如零。 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何在 NumPy 数组中识别和操作 NaN 值: ...