dataPre2 = (dataPre2.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)).fillna(value = 255)# shi yong te ding shuju tian chong# 0:00:30.346661dataPre3 = np.array(dataPre) dataPre3[(dataPre3 == float('inf')) | (dataPre3 == float('-inf')) | (dataPre3 == float('nan'))] = 255...
nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字 如果有缺失值就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)-无穷大) 如何判断一个数字是否为nan? np.isnan(a) inf(-inf,inf):infinity,inf表示正无穷,-inf表示负无穷 数组的行列交换 t[[1, 2], :] = t[[2, 1], :] # 行列交换...
（1）np.nan表⽰该值不是⼀个数，⽐如数据中收⼊、年龄的缺失值；np.inf表⽰⽆穷⼤ （2）np.nan == np.nan 的结果为False （3）nan与任何数的操作结果均为nan,例如sum((np.nan,4)) 的结果为nan （4）⼀个ndarray数组t1，可以⽤np.isnan(t1) 定位到nan值的位置，再⽤t1[np.is...
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# Insert a nan and an inf arr2[1,1] = np.nan # not a number arr2[1,2] = np.inf # infinite arr2 #> array([[ 1., 2., 3., 4.], #> [ 3., nan, inf, 6.], #> [ 5., 6., 7., 8.]]) # Replace nan and inf with -1. Don't use arr2 == np.nan ...
np.nan_to_num(x, copy=True) replace nan with 0 and inf with large finite numbers 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 >>>x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128]) >>>np.nan_to_num(x) array([ 1.79769313e+308, -1.79769313e+308, 0.00000000e+000, ...
asarray_chkfinite(a,dtype,order):将特定输入转换为数组,检查 NaN 或 infs。 asscalar(a):将大小为 1 的数组转换为标量。''' View Code 数组连接 concatenate 可以将多个数组沿指定轴连接在一起。其方法为: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) ...
nanstr：浮点非数字的字符串表示形式，默认nan。infstr：浮点无穷大的字符串表示形式，默认inf。These options determine the way floating point numbers, arrays and other NumPy objects are displayed.【例】import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4)x = np.array([1.123456789])print(x) # [1....
array_nums2[np.isnan(array_nums2)]: This part selects all NaN values in array_nums2. array_nums2[np.isnan(array_nums2)] = np.nanmean(array_nums1) replaces the selected NaN values in array_nums2 with the computed mean from array_nums1. ...
1、nan(Not a Number):不等于任何浮点数(nan != nan) --- 2、inf(infinity):比任何浮点数都大 --- Numpy中创建特殊值:np.nan、np.inf 数据分析中,nan常被用作表示数据缺失值 以上函数使用非常方便,使用这些方法可以让数据分析的操作更加便捷。 4.2、数学统计方法 函数功能...