Python让numpy的nan为0 python numpy NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能。 2005年,Travis Oliphant 通过将...
#replace high values with zero #or col in X.columns: #for col in X.columns: X[X==365243.0] = 0 X[X==365243] = 0 #np.where(X_==X_,X_,0) #np.nan_to_num(X[0, :].astype(np.float64)) #X = np.nan_to_num(X.astype(np.float64)) #X = X.astype(str).replace('nan'...
take(indices[, axis, out, mode]) :提取指定索引位置的数据,并以一维数组或者矩阵返回(主要取决axis) tofile(fid[, sep, format]) :将矩阵中的数据以二进制写入到文件 tolist() :将矩阵转化为列表形式 tostring([order]):将矩阵转化为python的字符串. trace([offset, axis1, axis2, dtype, out]):返回...
numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True) return_index:如果为True,返回数组的索引。 return_inverse:如果为True,返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数...
a的最大元素(对于 MATLAB,如果存在 NaN 值,nanmax将忽略这些值并返回最大值) max(a) a.max(0) 数组a每列的最大元素 max(a,[],2) a.max(1) 数组a每行的最大元素 max(a,b) np.maximum(a, b) 逐元素比较a和b,并返回每对中的最大值 norm(v) np.sqrt(v @ v)或np.linalg.norm(v) 向量...
numpy内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,numpy会自动做并行计算。 Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码。 有一个强大的N维数组对象Array(一种类似于列表的东西)。
numpy.square(x):平方。numpy.absolute(x):绝对值, 可求解复数。numpy.fabs(x):绝对值。numpy.sign(x):符号函数。numpy.maximum(x1, x2):最大值。numpy.minimum(x1, x2):最小值。numpy.nan_to_num(x):用 0 替换 NaN。numpy.interp(x, xp, fp, left, right, period):线性插值。
(8)设置空值——np.nan np.nan#nan (9)随机数组——np.random np.random.randint(1, 10, (3, 6))#生成一个整数的3行6列的数组,范围[1,10)#array([[4, 5, 6, 4, 2, 6],#[6, 1, 2, 1, 1, 9],#[2, 5, 8, 4, 5, 8]])np.random.randn(4, 2)#np.random.standard_normal的...
以上功能都存在相应的nan-resistant变体:例如nansum,nanmax等 在numpy中,排序函数功能有所阉割: 对于一维数组,可以通过反转结果来解决reversed函数缺失的不足,但在2维数组中该问题变得棘手。 查找向量中的元素 不同于Python列表,NumPy数组没有索引方法。 index()中的方括号表示j或i&j可以省略 可以通过np.where(a=...
通过传递字典创建Series: Ohio 35000 Oregon 16000 Texas 71000 Utah 5000 dtype: int64 California没有字典为空: California NaN Ohio 35000.0 Oregon 16000.0 Texas 71000.0 dtype: float64 注意:Series、Numpy中的一维数组(Array)和Python基础数据结构List的区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series...