本文简要介绍python语言中 torch.nan_to_num 的用法。用法:torch.nan_to_num(input, nan=0.0, posinf=None, neginf=None, *, out=None)→ Tensor参数: input(Tensor) -输入张量。 nan(数字,可选的) -替换NaN 的值。默认为零。 posinf(数字,可选的) -如果是数字,则用该值替换正无穷大值。如果为 ...
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() 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...
# Python program explaining # numpy.nan_to_num() function import numpy as geek in_num = geek.nan print ("Input number : ", in_num) out_num = geek.nan_to_num(in_num) print ("output number : ", out_num) 输出:
importnumpyasnp# 创建一个包含NaN值的矩阵matrix=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[7,8,9]])print("原始矩阵:")print(matrix)# 使用numpy.nan_to_num替换NaN值# 这里将NaN替换为0modified_matrix=np.nan_to_num(matrix,nan=0)print("替换NaN后的矩阵:")print(modified_matrix) ...
在这里,我们使用np.isnan()函数将返回一个布尔类型的数组,其中为True的位置表示该位置的值是NaN,为False的位置表示该位置的值不是NaN。 步骤4:处理NaN值 现在,我们已经检查出了列表中的NaN值,接下来我们将处理这些NaN值。我们可以使用numpy模块的nan_to_num函数来将NaN值替换为其他值。
import numpy as np result = np.nan if np.isnan(result): result = np.nan_to_num(result) 复制代码 使用pandas库中的函数处理NaN:如果数据是使用pandas库处理的,可以使用fillna()方法来填充NaN,或者使用dropna()方法删除NaN值。 import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, np.nan, 4]) data....
numpy.square(x):平方。numpy.absolute(x):绝对值, 可求解复数。numpy.fabs(x):绝对值。numpy.sign(x):符号函数。numpy.maximum(x1, x2):最大值。numpy.minimum(x1, x2):最小值。numpy.nan_to_num(x):用 0 替换 NaN。numpy.interp(x, xp, fp, left, right, period):线性插值。
使用指定值替换NaN值 df_fillna = df.fillna(value=0) print(df_fillna) 2、使用numpy库 除了pandas库之外,我们还可以使用numpy库来处理NaN值,numpy提供了一个名为isnan()的函数,可以用来检测数组中是否包含NaN值,我们还可以使用numpy.nan_to_num()函数将NaN值替换为其他数值。
**NaN排序**在处理包含NaN值的数组时，需要注意NaN应该始终被视为比任何其他值都大或小。为了避免混淆，可以考虑使用numpy库的nan_to_num函数将NaN值替换为其他值。**排序算法**Python的sorted函数使用Timsort算法，对于特定的数据分布和用例，你可能需要调整参数以获得最佳性能。想了解更多精彩内容，快来关注python...