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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

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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)

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