Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明

时间:2021-05-22

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。

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]])>>> aarray([[ nan, inf], [ nan, -inf]])>>> np.nan_to_num(a)array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308], [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])

和此类问题相关的还有一组判断用函数,包括:

  • isinf
  • isneginf
  • isposinf
  • isnan
  • isfinite

使用方法也很简单,以isnan举例说明:

>>> import numpy as np>>> np.isnan(np.array([[1, np.nan, np.inf],\... [np.nan, -np.inf, -0.25]]))array([[False, True, False], [ True, False, False]], dtype=bool)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章