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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明
脚本专栏 2024/11/26 佚名
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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]])
> a
array([[ 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

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