array([3.3333333e+07,3.3333333e+07,-9.9990000e+03,-1.2800000e+02,1.2800000e+02])>>>y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)]) array([1.79769313e+308,-1.79769313e+308,0.00000000e+000,# may vary-1.28000000e+002,1.28000000e+002])>>>np.nan_to_num(...
原始数据: [ 1. 2. nan 4. nan 6.] 1. 替换NaN值 在NumPy中,我们可以使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为特定值(默认是0),或者使用布尔索引来替换NaN为其他值,例如空字符串" "。以下是用这两种方法来处理NaN值的代码示例。 方法1: 使用np.nan_to_num() # 替换NaN值为0clean_data=np.nan_to...
np.nan_to_num(array,nan=100,posinf=999999)) 输出: [nan+infj] Shapeofthe arrayis:(1,) Thedimensionofthe arrayis:1 DatatypeofourArrayis:complex128 Afterreplacement the arrayis:[100.+999999.j] 示例3: 在本例中,我们将替换nan=100,posinf=999999,neginf=0。 Python3实现 # import package i...
def pagerank(nDim, adjMat, d, K): ''' Args: d: damping factor, K: iteration Number ''' P = np.ones((nDim, 1)) * (1/nDim) # normalize adjacency Matrix B = adjMat/adjMat.sum(axis=1, keepdims=True) B = np.nan_to_num(B) U = np.ones((nDim, nDim)) * (1/nDim) M ...
has_nan=np.isnan(my_list) 1. 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...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 >>>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...
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: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) ...
#首先创建结构化数据类型importnumpy as np dt= np.dtype([('age',np.int8)]) # 字段名称 字段类型; 列表里面嵌套元组print(dt) 输出结果为: [('age','i1')] 实例5 #将数据类型应用于 ndarray 对象importnumpy as np dt=np.dtype([('age',np.int8)])# 字段名称 字段类型;列表里面嵌套元组a= ...
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: >>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>> a array([[ nan, inf], [ nan, -inf]]) >>> np.nan_to_num(a) array([[ 0.00000000e+000,...
nanmedian(a) 3.0 >>> np.nanmedian(a, axis=0) array([6.5, 2. , 2.5]) >>> np.median(a, axis=1) array([nan, 2.]) >>> b = a.copy() >>> np.nanmedian(b, axis=1, overwrite_input=True) array([7., 2.]) >>> assert not np.all(a==b) >>> b = a.copy() >>> ...