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...
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_num(data)print("替换NaN后的数据:",clean_data) 1. 2...
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) 1. 2. 3...
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,...
nan是numpy库下的函数,调用需先要安装numpy包。打开cmd,安装语句如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install numpy 由于numpy库是数据分析最常用的库之一,所以我早就安装过了,再安装会提示如下内容: 二、nan函数定义 代码语言:javascript ...
numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。
numpy.atleast_3d() 举个例子: import numpy as np np.atleast_1d([1]) np.atleast_2d([1]) np.atleast_3d([1]) 2.7 类型转变 在numpy 中,还有一系列以 as 开头的方法,它们可以将特定输入转换为数组,亦可将数组转换为矩阵、标量,ndarray 等。如下: ...
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....
import numpy as np # 创建一个包含 Infinity 的数组 arr = np.array([3.0, 4.0, np.inf, -np.inf]) print(arr) 1)通过where方法和isinf方法查找Inf行和列 使用示例:Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作-CJavaPy 2)数据处理 使用示例:Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作-CJavaPy ...
())m,n=data1_std.shapedata1_value=data1_std.valuesk=1/np.log(m)yij=data1_value.sum(axis=0)#计算第j项指标下第i个样本值占比重:pij=data1_value/yij#计算各指标的信息熵:test=pij*np.log(pij)test=np.nan_to_num(test)ej=-k*(test.sum(axis=0))#计算每种指标的权重wi=(1-ej)/np....