numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 将NaN 替换为零和无穷大的有限数字(默认行为)或用户使用nan,位置和/或neginf关键词。 如果x不精确,NaN 被零或用户定义的值替换nan关键字,无穷大被替换为可表示的最大有限浮点值x.dtype或由用户定义的值位置关键字和 -infinity 被可...
numpy.nan_to_num(x,copy=True,nan=0.0,posinf=None,neginf=None) 参数说明 x:数组或标量。需要转换的数值。 copy:若值为True,则返回转换后的副本。否则返回转换后的原数组。 nan:将NaN转换为nan参数指定的值。默认为0.0。 posinf:将正无穷大的数值转换为posinf参数指定的值。默认为None,即不进行转换。
# Python program explaining# numpy.nan_to_num() functionimportnumpyasgeek in_num = geek.nanprint("Input number:", in_num) out_num = geek.nan_to_num(in_num)print("output number:", out_num) 输出: Input number: nan output number: 0.0 代码2: # Python program explaining# numpy.nan_to...
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...
import numpy as np # 创建一个包含NaN的数组 arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # 检查数组中的NaN值 has_nan = np.isnan(arr) print(has_nan) # 输出: [False False True False False] 2. 去除NaN值 如果你想要去除数组中的NaN值,可以使用numpy.nan_to_num()函数,它将NaN值替换为指...
是用来将NaN值替换为0,将无穷值(infinity)替换为非零数的Numpy函数。NaN值通常出现在缺失数据或无效算术运算的情况下,而无穷值则由恒等式计算产生。 语法 numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 参数说明: x:待转换的数组 ...
numpy.nan_to_num() 函数用于将 nan(Not A Number) 替换为零和 inf 替换为数组中的有限数。它返回(正)无穷大和非常大的数字和负无穷大,非常小(或负)的数字。 语法:numpy.nan_to_num(arr, copy=True) 参数:arr : [array_like] 输入 data.copy : [bool, optional] 是创建 arr 的副本 (True) 还是...
nan 要在不修改原始数组的情况下解决此问题,你可以使用一系列 nan 函数: >>> np.nanmean(a) 22.0 以上是忽略缺失值的算术平均函数的示例。 许多其他函数以同样的方式工作: >>> [funcforfuncindir(np)iffunc.startswith("nan")] ['nan', 'nan_to_num', ...
Python 中的 numpy.nan_to_num() 原文:https://www.geeksforgeeks.org/numpy-nan_to_num-in-python/ numpy.nan_to_num() 函数用于当我们想在一个数组中用零替换 nan(Not A Number),用有限个数替换 inf。它返回具有非常大的数字的(正)无穷大和具有非常小的(负)数字的负无
np.nanmean(a) 1. 22.0 1. 以上是忽略缺失值的算术平均函数的示例。许多其他函数以同样的方式工作: [func for func in dir(np) if func.startswith("nan")] 1. ['nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', 'nancumprod', 'nancumsum', ...