Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明

爬山和爱情一样,爬得越高摔得越惨,同样,爱得越深,受伤的几率越大。人的一生全靠奋斗,唯有奋斗才能成功。让我们一起来奋斗吧!相信自己,我们会谱出一段美妙的音符,来唱出我们心中的那首歌!

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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