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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2024年09月23日
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