nan_to_num可用来将nan替换成0,在后面会介绍到的更高级的模块pandas时,我们将看到pandas提供能指定nan替换值的函数。 NumPy还有很多的函数 最后献上NumPy SciPy Pandas Cheat Sheet
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...
# 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() 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...
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...
clean_arr = np.nan_to_num(arr, nan=0) 检查NaN值:使用NumPy的isnan()函数可以检查数组中是否存在NaN值。例如,使用np.isnan()可以检查arr中是否存在NaN值: 代码语言:txt 复制 has_nan = np.isnan(arr) 如果has_nan为True,则表示arr中存在NaN值。 请注意,以上仅是处理NaN值错误的一些常见方式,实际应用...
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。
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] ...
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 ...