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 =...
") return fun3 return fun2 a=fun1() # a() fun1()()() Hello world! 函数的闭包...
1.1 创建一维数组 import numpy as np # 创建一维的numpy数组 a = np.array([1, 3, 0, -1]) for i in range(len(a)): print(a[i], end=" ") print() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行结果: 1.2 创建二维数组 import numpy as np # 创建二维的numpy数组 # np.int已经失效了,取而代之...
NaN values are special floating-point numbers used to represent missing or invalid data in Python. They are often encountered when dealing with data processing. section Recognizing NaN Values We can use the numpy library to handle NaN values. The isnan() function can be used to check if a v...
在Python中,NaN表示“不是一个数字”,通常在进行数学运算时出现错误或无法计算时会得到NaN。要解决NaN的问题,可以采取以下几种方法: 检查输入数据:确保输入数据是有效的,并且没有错误或者缺失值。 使用条件语句处理NaN:可以使用if语句来检查NaN并进行相应的处理,例如替换为0或者其他特定的值。 import numpy as np ...
numpy常见统计函数 import numpy as np 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) ...
Nan:Not a number Inf:Infinity(无穷大) 当然容易搞混的还有None,None是python中用于标识空缺数据,Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据,None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float,此处我仅针对Nan和Inf的处理。 二、Nan、Inf处理(以Nan为主,Inf可以借鉴相应方法) ...
nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字 什么时候numpy中会出现nan: 当我们读取本地的文件为float的时候,如果有缺失,就会出现nan 当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大) 1:np.nan 和np.nan 不相等 np.nan!=np.nan 2:统计t3中不等于0的个数:--->np.count_nonzero(t3) ...
01-numpy中的Nan 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 1-1 Nan的注意点 1.两个nan是不相等的 nan不相等.png 1-1 应用;利用以上的特性,判断数组中nan的个数 ...
In [1]:import numpy as np In [2]:np.nan != np.nan # 两个nan不想等,返回的是True Out[2]: True In [3]:np.nan = np.nan In [4]:np.nan == np.nan # 两个nan想等,返回的是False Out[4]: False 判断数组中不为0的数据的个数 In [5]:t = np.arange(24).reshape(4,6) ...