importnumpyasnp# 创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])# 在索引为2的位置插入NaN值arr_with_nan=np.insert(arr,2,np.nan)print(arr_with_nan) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 [ 1. 2. nan 3. 4. 5.] 在上述代码中,我们首先导入了numpy库,并创建了一个包含整数的numpy数组arr。然后,...
array([ 0., 1., nan, 3., 4.]) >>> a = a.repeat(2)[:-1] >>> a array([ 0., 0., 1., 1., nan, nan, 3., 3., 4.]) >>> a[1::2] += (a[2::2]-a[1::2])/2 >>> a array([0. , 0.5, 1. , nan, nan, nan, 3. , 3.5, 4. ]) 1. 2. 3. 4. ...
In: arange(7, dtype='f') Out: array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.], dtype=float32) Likewise this creates an array of complex numbers In: arange(7, dtype='D') Out: array([ 0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j]) dtype构造器 ...
# 删除含有NaN的行 arr_cleaned = arr[~np.isnan(arr)] print(arr_cleaned) # 输出: [1. 2. 4.] 使用插值方法填充:对于时间序列数据,可以使用插值方法来估计并填充NaN值。 python from scipy.interpolate import interp1d # 创建原始数据 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([1.0...
In: m = array([arange(2), arange(2)])In: mOut:array([[0, 1],[0, 1]]) 要显示数组形状,请参见以下代码行: In: m.shapeOut: (2, 2) 我们使用arange()函数创建了一个2 x 2的数组。 没有任何警告,array()函数出现在舞台上。
原文:Learning NumPy Array 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本
array(weather_data, mask={'temperature': temperature_mask, 'humidity': humidity_mask}) print(f"标记缺失值后的气象数据: \n{masked_weather_data}") 2.17.4.3 数据清洗 通过插值法等方法补全缺失值。 # 使用插值法补全温度和湿度的缺失值 def interpolate_masked_data(data, field): valid_indices = ...
from scipy.interpolate import interp1d # Define the known data points with missing values x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Independent variable (e.g., time) y = np.array([10, np.nan, 30, np.nan, 50]) # Dependent variable with missing values (e.g., temperature) ...
median和percentile函数族不再对nan发出警告 将timedelta64 % 0行为调整为返回NaT NumPy 函数现在始终支持通过__array_function__进行重写 lib.recfunctions.structured_to_unstructured不会压缩单个字段视图 clip现在在底层使用 ufunc __array_interface__偏移现在按照文档正常工作 ...
SciPy 的 interpolate 模块可以进行数据插值和曲线拟合。 from scipy import interpolate x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16, 25]) # 创建插值函数 f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic') # 使用插值函数 ...