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...
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...
A==NDV将生成一个布尔数组，可用作A的索引
# 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...
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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',
numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 默认替换 使用0代替数组中的nan元素,使用有限大的数字代替inf元素 import numpy as np x = np.array([2, np.inf, np.nan]) y = np.nan_to_num(x) print(y) # [2.00000000e+000 1.79769313e+308 0.00000000e+000] ...
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', 'nanargmax', ...
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 ...
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。