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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

标签:
python,numpy数组中nan和inf的转换,python快速转换numpy数组中nan和inf的方法实例说明

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评论“Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明”

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

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