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...
NAN:Not A number,不是一个数字的意思,但是他是浮点类型的,所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型 import numpy as npdata = np.random.randint(0,10,size=(3,5))data = data.astype(np.float)#将数组中某个位置的值设置为NANdata[0,1]=np.NANda...
importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[np.nan,8,9]])print(arr) Python Copy 运行以上代码,我们得到的输出如下: [[1.2.nan][4.nan6.][nan8.9.]] Python Copy 可以看到,上面的数组包含了一些NaN值,接下来我们将介绍如何使用NumPy来填充这些NaN值。 填充NaN值 使用特定值填充...
NaN(Not a Number)通常用于表示无法计算的结果或未定义的数字。对于NaN的处理在数据分析和统计学中非常常见。在NumPy中添加NaN值在NumPy中,添加NaN值的方法非常简单。我们可以使用numpy.nan函数创建NaN值,在数组中添加NaN值时,可以使用numpy.append函数或numpy.insert函数。
array([2, 3, 1, 0]) >>> type(x) <class 'numpy.ndarray'> >>> x.dtype dtype('int32') >>> x = np.array((1, 2, 3)) # 元组方式 >>> x array([1, 2, 3]) >>> x = np.array([[ 1.+0.j, 2.+0.j], [ 0.+0.j, 0.+0.j], [ 1.+1.j, 3.+0.j]]) # ...
在@Marc Felix回答之后,我可以提取所有非None三元组,如下所示:首先更改a = np.full( (c,q,3), np.nan ),然后: bt = time.time() nan_values = np.any(np.isnan(a), axis=-1) result = a[nan_values==False].reshape((-1, 3))
复制array([[ 6.25, 9.61, 49. ], [100. , 121. , 144. ]]) 还有一些更实用的一元通用函数。 复制print('Original ndarray') print(a) for func in (np.abs, np.sqrt, np.exp, np.log, np.sign, np.ceil, np.modf, np.isnan, np.cos): print('\n', func.__name__) print(func(...
python 二维数组numpy 指定的值为nan numpy定义二维数组,numpy学习笔记一、数组的创建1.1创建一维数组1.2创建二维数组1.3numpy的基础知识1.4创建全是0、全是1、空值(初始值为任意值)的特殊数组1.5创建维度确定、值范围确定的特殊数组1.6创建序列升值数组1.7创建一定区间
在这个例子中,我们使用np.isnan()函数来创建一个布尔掩码,标识数组中的NaN值。 2.2 替换NaN值 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...
4-1、数组中 nan、inf 值的批量替换 In[31]: a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]) print('替换前') print (a) where_are_nan = np.isnan(a) where_are_inf = np.isinf(a) #nan替换成0,inf替换成nan a[...