修复numpy日志inf值的方法: 检查输入数据:首先,检查输入数据是否包含无效的数值或零值。如果输入数据中存在无效值或零值,可以尝试使用其他数值替换它们,或者根据具体情况进行数据清洗。 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
在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 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: ...
NumPy中的常见异常类型 NumPy 的异常主要来源于数据处理和数学运算。以下是一些常见的异常类型:无效值 (NaN 和 Inf) 数组中可能存在缺失值或超出范围的无效值。...例如,0/0 会生成 NaN,而 1/0 会生成 Inf。无效操作例如,对数组中的负数开平方会引发无效操作,结果为
print(f'inf 之间的值比较 {np.inf == np.inf}') print(f'inf 之间的地址比较 {np.inf is np.inf}') Out[19]: inf 之间的值比较 True inf 之间的地址比较 True 2-4、0乘以 inf 结果是 nan,其他与 inf 做的简单加、乘运算,结果都是 inf In[20]: 0 * np.inf Out[20]: nan In[21]: 2...
numpy.nan_to_num 函数将数组中的 NaN 替换为指定的数字(默认为0),将无穷大替换为较大或较小的有限数字。 使用场景 常用于处理包含 NaN 或无穷大的数组,将它们替换为可处理的有限数字,避免影响计算。 用法及示例 import numpy as np arr = np.array([1, np.nan, np.inf, -np.inf]) converted_arr =...
4. numpy.nan_to_num() 该函数不仅可以将nan转化成指定的数字,也可以将正inf和负inf转化成指定的数字。 x_nan_to_num=np.nan_to_num(x,nan=0,posinf=333333,neginf=-333333) 其中参数nan代表想要将nan替换的值,如果不写,则默认替换成0;
np.nan_to_num 该函数的作用:用零替换NaN,用最大的有限数替换无穷大 如果“x”不精确,则NaN由零代替,无穷大和-无穷大分别由可由“x . dt type”表示的最大和最负的有限浮点值代替。 代码如下: np.nan_to_num(np.inf) #1.7976931348623157e+308 ...
np.nan_to_num 该函数的作用:用零替换NaN,用最大的有限数替换无穷大 如果“x”不精确,则NaN由零代替,无穷大和-无穷大分别由可由“x . dt type”表示的最大和最负的有限浮点值代替。 代码如下: np.nan_to_num(np.inf) #1.7976931348623157e+308 ...
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array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32) ...