基本用法 np.isnan([0,1, np.NaN, np.inf, np.NINF]) array([False,False,True,False,False])
Python numpy isnan用法及代码示例本文简要介绍 python 语言中 numpy.isnan 的用法。 用法: numpy.isnan(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True [, signature, extobj ]) = <ufunc 'isnan'>按元素测试 NaN 并将结果作为布尔数组返回。
import numpy as nparr = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0])result = np.isnan(arr)print(result)输出结果:[False False True False] 使用math库的isnan()函数:math库也提供了一个isnan()函数,可以用来检测单个浮点数是否为NaN。该函数接受一个浮点数作为参数,如果该数为NaN,则返回True,否则返回False。
使用np.isnan和sum 对于一维数组或多维数组,首先使用np.isnan()函数创建一个和原始数组相同形状的布尔数组,其中的True值表示原始数组中的NaN值。然后,通过np.sum()或数组对象的.sum()方法统计True的数量,从而得到NaN值的总数。 多维数组的情况 对于多维数组,你可能需要统计某一个维度上的NaN数量,或者整个数组的Na...
如果我们使用的是NumPy库,可以使用isnan()方法来判断一个数值是否为NaN。与math.isnan()相似,这个方法也会返回一个布尔值。 importnumpyasnp n=np.nan result=np.isnan(n)print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果为: True 1. 方法三:pandas.isna() ...
最后,我们可以根据需要对NaN值进行处理。通常的做法是将NaN值替换成其他的数值。以下是一个例子: AI检测代码解析 #将NaN值替换为0matrix[np.isnan(matrix)]=0 1. 2. 在这个例子中,我们使用NumPy库提供的索引操作和np.isnan()函数来定位NaN值,并将其替换为0。
import numpy as np # 创建一个包含NaN的数组 arr = np.array([1, np.nan, 3, 4]) # 检查数组中的NaN值 print(np.isnan(arr)) # 输出:[False True False False] ### Inf(Infinity) `Inf` 代表正无穷大或负无穷大。在NumPy中,你可以通过 `numpy.inf` 表示正无穷大,而 `-numpy.inf` 表示负无...
1.检查数组中是否有nan值,代码如下: import numpy as np # 创建一个包含 numpy.nan 的数组 arr = np.array([2, np.nan, 4, 5]) # 检查 numpy.nan 的值 np.isnan(arr) 得到结果: array([False, True, False, False]) 2.对含有nan值的数组做加法运算,代码如下: # 对数组进行数学运算 result =...
Nan:Not a number np.count_nonzero(arr[type==bool]):判断数组内FALSE的个数 np.isnan(arr):返回值为arr值为nan的索引 Nan的注意点 1.两个nan是不相等的 应用 利用以上的特性,判vb.net教程C#教程python教程SQL教程access 2010教程https://www.xin3721.com/断数组中nan的个数 ...
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....