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: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) >>> np.nan_to_num(a) array([[ 0.00000000e+000, ...
inf:infinity (inf:正无穷,-inf:负无穷 ),下文中的 inf 包含了两种无穷numpy 中,nan 和 inf 的类型都是 float 。 2、性质 2-1、多个 nan 之间的比较,地址相等,值不相等 import numpy as np print(f'nan 之间的值比较 {np.nan == np.nan}') print(f'nan 之间的地址比较 {np.nan is np.nan}')...
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: >>>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+000,1.79769313e+308],[0.00000000e+000...
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: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) >>> np.nan_to_num(a) array([[ 0.00000000e+000, ...
使用numpy的函数处理inf值:numpy提供了一些函数来处理inf值,例如numpy.isinf()可以用于检查数组中的inf值,numpy.nan_to_num()可以用于将inf值替换为指定的数值或零值。 修复RuntimeWarning的方法: 忽略警告:可以使用Python的warnings模块来忽略特定类型的警告。例如,可以使用以下代码在运行时忽略RuntimeWarning警告: ...
inf:infinity (inf:正无穷,-inf:负无穷 ),下文中的 inf 包含了两种无穷 numpy 中,nan 和 inf 的类型都是 float 。 2、性质 2-1、多个 nan 之间的比较,地址相等,值不相等 importnumpyasnpprint(f'nan 之间的值比较{np.nan==np.nan}')print(f'nan 之间的地址比较{np.nanisnp.nan}') ...
INF #NAN和INF处理 #方法一:删除--删除所有NAN;删除NAN所在行 #方法二:用其他值替代 #方法一-删除所有NAN 利用isNAN判断是否为NAN import numpy as np b1=np.random.randint(20,50,size=(5,4)) b1=b1.astype(np.float) b1[1,2]=np.NAN
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：>>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]])>>> a array([[ nan, inf],[ nan, -inf]])>>> np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e...
NAN和INF意思: NAN:Not A number,不是一个数字的意思,是属于浮点类型的,所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型。 INF: Infinity,代表的是无穷大的意思,也是属于浮点类型。 np.inf 表示正无穷大, -np.inf 表示负无穷大,一般在出现除数为0的时候为无穷大。比如 2/0 。 NAN一些特点: NAN和NAN不相等。比...
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 复制 >>>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+000,1.79769313...