nan_to_num(x, nan=-9999, posinf=33333333, neginf=33333333) array([ 3.3333333e+07, 3.3333333e+07, -9.9990000e+03, -1.2800000e+02, 1.2800000e+02]) >>> y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)]) array([ 1.79769313e+308, -1.79769313e+308, ...
# 需要導入模塊: import numpy [as 別名]# 或者: from numpy importnan_to_num[as 別名]defobserve(self)-> np.array:"""Returns the rows to be observed by the agent."""rows = self.rows.copy()iflen(rows) < self.window_size: size = self.window_size - len(rows) padding = np.zeros((...
importnumpyasnp# 定义含有缺失值的数组a=np.array([[1,np.nan],[np.inf,-np.inf]])# 将NaN和无限大数值转换为0b=np.nan_to_num(a)print(b) 输出: array([[1.,0.],[0.,0.]]) 这里,函数将所有NaN和正负无穷大数值分别转换为0。
import numpy as np a = np.array([1, 2, np.nan, np.inf, -np.inf]) b = np.nan_to_num(a) print(a) # [ 1. 2. nan inf -inf] print(b) # [ 1. 2. 0. 1. -1.] 在上面的示例中,我们首先创建一个包含NaN值和无穷值的Numpy数组。然后,通过调用numpy.nan_to_num()函数,将NaN值...
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col[np.isnan(col)] =0#方法2:调用np.nan_to_num方法 t1 = np.nan_to_num(t1) #方法3:或用np.isnan(t1)做索引,然后替换,建议用该方法 t1[np.isnan(t1)] =0 AI代码助手复制代码 方法3不但可以替换为0,替换为其它值也可,建议使用。
nan:not a number (非数值) 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}') ...
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]]) ...
2. numpy.nan_to_num() 将数组中nan替换成0或者其它数字 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; 参数posinf代表将正无穷大替换的值,如果不写,则正无穷大替换成非常大的值。