arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5]) # Create a masked array by masking the invalid values masked_arr = ma.masked_invalid(arr) [1 2 3 5] numpy.apply_along_axis:沿着数组的特定轴应用函数。 numpy.wheres:一个条件函数,根据给定条件返回数组中满足条件的元素的索引或值。 代码语言:javascr...
array([30, 40]) >>> b = array([[10,20,30],[40,50,60]]) >>> b.compress(b.ravel() >= 22) array([30, 40, 50, 60]) >>> x = array([3,1,2]) >>> y = array([50, 101]) >>> b.compress(x >= 2, axis=1) # illustrates the use of the axis keyword array([[10...
01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大...
python中NA是什么类型 numpy中nan是什么 常量 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.
numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组和掩码中创建一个掩码数组。 numpy.ma.mask:表示掩码数组中的掩码值。 numpy.ma.masked_invalid:屏蔽数组中无效的(NaN, Inf)元素。 numpy.ma.masked_greate, numpy.ma.masked_less:掩码大于或小于给定值的元素。
我可以用np.equal和np.isnan获取NaN索引: np.isnan(array.astype(float)) & (~np.equal(array, None)) 我用%timeit检查了此解决方案的性能,得到了以下结果: 243 µs ± 1.32 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 是否有更快的解决方案?
array函数 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。以一个列表的转换为例: In [19]: data1 = [6,7.5,8,0,1] In [20]: arr1 = np.array(data1) In [21]: arr1 ...
) 值: nan (不存在这样的值) # np.log(0)) 值:-inf 负无穷大(存在,非空结果False) (np.inf: 无穷大(正)的表示 representation of (positive) infinity) 1. 最简单的用法是不使用任何参数,直接调用np.isnan(arr),它将返回一个布尔数组,指示原数组中的哪些元素是NaN。 arr = np.array([1, 2, np...
# arrays broadcastinga = numpy.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])b = numpy.array([10, 20])c = a + b # Broadcasting the 'b' array to match the dimensions of 'a'该示例涉及维度为 （2， 3） 的 2D NumPy 数组“a”和形状为 （1） 的一维数组“b”。广播允许操作“a + b”...
代码中出现 nan,nan 在numpy 中表示的是 Not a Number,说明计算有问题,代码 not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0 避免除数为 0 的情况。 六 平均值和标准差 # 平均值, 标准差 ratio_mean = ratio.mean() ratio_std = ratio.std() print("平均比例:", ratio_mean, ";标准差:",...