将待判断的数据作为isnan函数的参数: 将需要判断的数据传递给numpy.isnan()函数。 根据isnan函数的返回值判断数据是否为NaN: 根据numpy.isnan()函数的返回值(布尔数组),可以确定哪些位置上的元素是NaN。 以下是完整的示例代码: python import numpy as np # 创建一个包含NaN的NumPy数组 arr = np.array([1.0...
Python numpy.isnan() Python numpy.isnan()函数测试元素是否为NaN,并将结果作为布尔数组返回。 语法 : numpy.isnan(array [, out]) 参数 : array : [array_like]输入数组或对象的元素,我们需要测试是否为无穷大。 out : [ndarray, optional]输出数组与结果放在一起
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...
一、查找 NaN np.isnan() 二、去除重复数据,可以使用 NumPy的 unique函数: 2.1 参数 return_index=True 2.2 参数 return_inverse=True 2.3 参数 return_counts=True 2.4 参数 axis 一、查找 NaN np.isnan() np.isnan(x, # Input array array-like where=True, out=None # A location into which the ...
首先，导入numpy库：python import numpy as np 然后，创建包含多个元素的数组。数组中可以包含整数、浮点数、inf和nan：python a = np.array([1, np.nan, np.inf, float('nan')])利用numpy.isnan()函数判断数组中的每个元素是否为NaN：python print(np.isnan(a))执行上述代码后，结果输出为：...
numpy.isnan() [太阳]选择题 请问关于以下代码的最后输出正确的是? importnumpy as np a = np.array([1, np.nan, np.inf, float('nan')]) print("【显示】a =",a) print("【执行】np.isnan(a)") print(np.isnan(a)) A选项:[True True False True] ...
1.检查数组中是否有nan值,代码如下: import numpy as np # 创建一个包含 numpy.nan 的数组 arr = np.array([2, np.nan, 4, 5]) # 检查 numpy.nan 的值 np.isnan(arr) 得到结果: array([False, True, False, False]) 2.对含有nan值的数组做加法运算,代码如下: # 对数组进行数学运算 result =...
一种常见的处理NaN值的方法是将它们替换为某个特定值: importnumpyasnp# 创建一个包含NaN的数组arr=np.array([1,2,np.nan,4,5,np.nan])# 将NaN替换为0arr_replaced=np.where(np.isnan(arr),0,arr)print("numpyarray.com - 替换NaN后的数组:",arr_replaced) ...
numpy nonzero与isnan nonzero 直接看例子: In [83]: x = np.array([[1,0,0], [0,2,0], [1,1,0]]) In [84]: x.shape Out[84]: (3L, 3L)#3*3的array,维度为2In [85]: x Out[85]: array([[1, 0, 0], [0,2, 0],...
isnan(data)# array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool)# 这样可以获得nan...