Python快速轉(zhuǎn)換numpy數(shù)組中Nan和Inf的方法實(shí)例說(shuō)明
在使用numpy數(shù)組的過(guò)程中時(shí)常會(huì)出現(xiàn)nan或者inf的元素，可能會(huì)造成數(shù)值計(jì)算時(shí)的一些錯(cuò)誤。這里提供一個(gè)numpy庫(kù)函數(shù)的用法，使nan和inf能夠最簡(jiǎn)單地轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的數(shù)值。
numpy.nan_to_num(x):
使用0代替數(shù)組x中的nan元素，使用有限的數(shù)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]])
和此類問(wèn)題相關(guān)的還有一組判斷用函數(shù)，包括：
- isinf
- isneginf
- isposinf
- isnan
- isfinite
使用方法也很簡(jiǎn)單，以isnan舉例說(shuō)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)
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)查看下面相關(guān)鏈接
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