使用math.isnan()函数 math.isnan(x)函数可以判断给定的数据x是否为NaN。如果x是NaN,则返回True;否则返回False。 importmath x=float('nan')ifmath.isnan(x):print("x is NaN")else:print("x is not NaN") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行以上代码,输出结果为x is NaN。 使用numpy库的isnan()...
这是因为math.isnan()函数判断a的值是否为NaN,如果是,则被判断为空。 代码示例 下面是一个完整的代码示例,演示了如何判断float是否为空,并根据判断结果进行相应的处理: importmathdefcheck_float(value):ifvalue==value:print("The float value is not empty")else:print("The float value is empty")defcheck...
python中的正无穷或负无穷,使用float("inf")或float("-inf")来表示。 这里有点特殊,写成:float("inf"),float("INF")或者float('Inf')都是可以的。 当涉及 > 和 < 比较时,所有数都比无穷小float("-inf")大,所有数都比无穷大float("inf")小。 相等比较时,float("+inf")与float("+inf")、float("...
x = float('nan') if not math.isnan(x): print('x是非NaN值') else: print('x是NaN值') ``` 2.使用numpy.isnan()函数:同样地,该函数也可以判断一个数是否为NaN值。我们可以使用not运算符来判断一个数是否为非NaN。 ```python import numpy as np x = np.nan if not np.isnan(x): print...
ifres==nan:continue 运行!gg 还是不行! 没办法。为了找到真凶,我只能拿出res挨着测试: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 >>res=np.nan False >>res=nan False >>res='NaN' False >>res=float('NaN') False >>> isNaN(res) ...
import math # 示例列表,包含一些NaN值 data = [1.0, 2.0, float('nan'), 3.0, float('nan'), 4.0] # 使用列表推导式删除NaN值 cleaned_data = [x for x in data if not math.isnan(x)] print(cleaned_data) 基础概念 NaN: Not a Number,表示一个未定义或不可表示的值,通常出现在浮点数运算中...
(1) None是一种特殊的数据类型,可以认为是一种特殊的常数类型。既然是特殊的常数类型,a=None,b=None,a和b地址以及值都相同,即a==b和a is b都会返回True。None经常用在代码中用于条件的判断比如if a is None或者if a==None. (2) NAN是numpy下面一种特殊的float类型。是“not a number”的缩写。一方面...
numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数;true的个数。 np.isnan() 返回bool类型的数组。 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的...
t1 = np.arange(12).reshape(3,4).astype(float) t1[1,2:]=np.nan print(t1) for i in range(t1.shape[1]): # 对列进行循环 temp_col = t1[:,i] #选中当前的那一列 nan_col =np.nonzero(t1!=t1) if nan_col != 0: temp_non_nan_col = temp_col[temp_col==temp_col] ...
defcount_below(x, t):iflen(x)==0:returnnp.nanelse:returnnp.sum(x <= t) / len(x) #number of valleys = number_peaks(-x, n)defnumber_peaks(x, n):"""Calculates the number of peaks of at least support n in the time series x. ...