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(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]])>>> aarray([[ 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(guān)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(jié)

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(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，謝謝大家對武林站長站的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請查看下面相關(guān)鏈接