您好,登錄后才能下訂單哦!
在使用numpy數(shù)組的過程中時常會出現(xiàn)nan或者inf的元素,可能會造成數(shù)值計算時的一些錯誤。這里提供一個numpy庫函數(shù)的用法,使nan和inf能夠最簡單地轉(zhuǎn)換成相應的數(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]])
和此類問題相關的還有一組判斷用函數(shù),包括:
使用方法也很簡單,以isnan舉例說明:
>>> 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
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,謝謝大家對億速云的支持。如果你想了解更多相關內(nèi)容請查看下面相關鏈接
免責聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據(jù),一經(jīng)查實,將立刻刪除涉嫌侵權內(nèi)容。