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(...
# 需要導入模塊: import numpy [as 別名]# 或者: from numpy importnan_to_num[as 別名]defobserve(self)-> np.array:"""Returns the rows to be observed by the agent."""rows = self.rows.copy()iflen(rows) < self.window_size: size = self.window_size - len(rows) padding = np.zeros((...
clip(1 - norm2(data2), 0, 1) dim1 = np.round(d1 * (cmap.shape[1]-1)) # Nans in data seemed to cause weird interaction with conversion to uint32 dim1 = np.nan_to_num(dim1).astype(np.uint32) dim2 = np.round(d2 * (cmap.shape[0]-1)) dim2 = np.nan_to_num(dim2...
importnumpyasnp a=np.array([1,2,np.nan,np.inf,-np.inf])b=np.nan_to_num(a)print(a)# [ 1. 2. nan inf -inf]print(b)# [ 1. 2. 0. 1. -1.] 在上面的示例中,我们首先创建一个包含NaN值和无穷值的Numpy数组。然后,通过调用numpy.nan_to_num()函数,将NaN值和无穷值替换为指定的值...
这里,函数将所有NaN和正负无穷大数值分别转换为0。 #将NaN转换为-1,正无穷大转换为1,负无穷大转换为-1c=np.nan_to_num(a,nan=-1,posinf=1,neginf=-1)print(c) 输出: array([[1.,-1.],[1.,-1.]]) 在这个例子中,函数将NaN转换为-1,将正无穷大转换为1,负无穷大转换为-1。
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() ...
#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: >>>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+000,1.79769313e+308],[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]]) ...
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]]) ...