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Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

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.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]])和此类问题相关的还有一组判断用函数，包括：isinfisneginfisposinfisnanisfinite...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],\...

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如何将 Java 8 中的流转换为数组

问题 Java 8 中，什么是将流转换为数组的最简单的方式？...String[] stringArray = stringStream.toArray(size -> new String[size])； 其中 IntFunction generator 的目的是将数组长度放到到一个新的数组中去...我们县创建一个带有 Stream.of 方法的 Stream，并将其用 mapToInt 将 Stream 转换为 IntStream，接着再调用 IntStream 的 toArray...; 紧接着也是一样，只需要使用 IntStream 即可； int[]array2 = IntStream.rangeClosed(1, 10).toArray(); 回答 3 利用如下代码即可轻松将一个流转换为一个数组...然后我们在这个流上就可以进行一系列操作了： Stream myNewStream = stringStream.map(s -> s.toUpperCase()); 最后，我们使用就可以使用如下方法将其转换为数组

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再肝3天，整理了90个NumPy案例，不能不收藏！

2021-10-20 有多个条件时替换 Numpy 数组中的元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于 30 小于 50 的所有元素替换为 0 给所有大于 40 的元素加 5 用 Nan 替换数组中大于...5 提取 Numpy 矩阵的前 n 列 列范围1 列范围2 列范围3 特定列 特定行和列 从 NumPy 数组中删除值 Example 1 Example 2 Example 3 将满足条件的项目替换为...Numpy 数组中的另一个值 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于 30 小于 50 的所有元素替换为 0 给所有大于 40 的元素加 5 用 Nan 替换数组中大于 25 的所有元素 将数组中大于...数组中所有NaN值的索引列表 检查 NumPy 数组中的所有元素都是 NaN 将列表添加到 Python 中的 NumPy 数组 在 Numpy 中抑制科学记数法 将具有 12 个元素的一维数组转换为...1 Example 2 Example 3 不截断地打印完整的 NumPy 数组 将 Numpy 转换为列表 将字符串数组转换为浮点数数组 计算 NumPy 数组中每一列的总和 使用 Python 中的值创建

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Python数据分析：numpy

numpy索引和切片 a[1,:] # 取一行，可简写为a[1] a[:,2] # 取一列 a[1:3,:] # 取连续多行，可简写为a[1：3] a[:,2:4] # 取连续多列 a[[1,3...],:] # 取离散多行，可简写为a[[1,3]] a[:,[2,4]] # 取离散多行 a[a<2] # bool索引 np.where(a<2,0,4) # 三元运算符,满足条件1替换为0，...不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number，表示不是一个数字，type类型为float...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan，返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数 求和：t.sum....创建一个全0的数组: np.zeros((3,4)) 3.创建一个全1的数组:np.ones((3,4)) 4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵)：np.eye(3) 5.numpy生成随机数

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NumPy入门攻略：手把手带你玩转这款强大的数据分析和计算工具

导读：NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供了矩阵运算的功能。 在处理自然语言过程中，需要将文字（中文或其他语言）转换为向量。...本文NumPy的要点包括： 创建NumPy数组 获取NumPy中数组的维度 NumPy数组索引与切片 NumPy数组比较 替代值 NumPy数据类型转换 NumPy的统计计算方法 01 创建数组 在NumPy...2）通过NumPy中的array()，可以将向量直接导入： vector = np.array([1,2,3,4]) 3）通过numpy.array()方法，也可以将矩阵导入： matrix = np.array...04 正确读取数据 回到之前的话题，上文发现显示出来的数据里面有数据类型na（not available）和nan（not a number），前者表示读取的数值是空的、不存在的，后者是因为数据类型转换出错...将matrix的第二列和25比较，得到一个布尔值数组。second_column_25将matrix第二列值为25的替换为10。 替换有一个很棒的应用之处，就是替换那些空值。

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NumPy入门指南(二) | Day2

= t)只有一个1，其他全是0，结果是1；数组中有一个nan存在 ； 处理数组中的nan：一般是将nan替换成0 import numpy as np t = np.arange(24).reshape...] [ 6. 7. 8. nan nan nan] [12. 13. 14. 15. 16. 17.] ''' # 将数组中的nan替换为0 t[np.isnan(t)] = 0 # 方法:...] [18. 19. 20. 21. 22. 23.]] ''' 如果处理数据的量较小时，也可以考虑将nan替换为均值 import numpy as np t = np.arange(24).reshape...] [ 6. 7. 8. nan nan nan] [12. 13. 14. 15. 16. 17.] ''' # ----- 将数组中的nan替换为每一列的平均值 ------ for i...用均值不用0代替nan的好处是，如果将某列的某个值替换成0，将会影响一整列的均值。使用列中不是nan的其他元素的均值代替，可以提高准确性。对于inf的处理类似，可以替换成0。

3.1K20

Python-Numpy数组计算

索引，只索取为True的部分，去掉False部分 通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...：ndarray-创建  创建ndarray：     array()         将列表转换为数组，可选择显式指定dtype     arange()        range的numpy版，支持浮点数...答案：a[a>5] 　　原理： 　　　　a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组 　　　　布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个由所有True对应位置的元素的数组  问题2：给一个数组.../logic_xor(array1,array2)元素级的真值逻辑运算  九、补充知识：浮点数特殊值  1、浮点数：float  nan(Not a Number)：不等于任何浮点数（nan !...= nan）inf(infinity)：比任何浮点数都大 在数据分析中，nan常被表示为数据缺失值  2、NumPy中创建特殊值：np.nan  3、在数据分析中，nan常被用作表示数  据缺失值  既然

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python中一些数据处理库

numpy中的多维数组成为ndarray numpy中的arange()函数可创建一个一维向量 numpy中利用array()创建多维数组 数组中的数据可以定义类型  np.arange（7，dtype...='float16'） 1、一维数组切片 2、处理数组形状 3、堆叠数组，将多个数组堆成一个数组 4、拆分数组 5、numpy数组的属性 6、数组转换 7、用numpy进行线性代数运算 - 子程序包numpy.linalg...中的inv()函数就是用来求矩阵的逆 - 用numpy解线性方程组 8、numpy随机数  numpy数组  数组的一些属性  1、从列表产生数组： 使用numpy中的array函数将列表数据转换成数组...  使用a.dtpye()查看数组中数据的类型  使用a.shape查看数组的形状  使用a.ndim查看数组的维数   3、数组索引与切片  切片在内存中使用的是引用机制，引用机制意味着，Python...() 去除所有长度为1的维度 3 填充复制 a.copy() 返回数组的一个复制 a.fill(value) 将数组的元组设置为特定值 4 转化 a.tolist() 将数组转化为列表 a.tostring

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一文入门数分三剑客--Numpy、Pandas、Matplotlib

， 这里有一个数组，我们需要给定数组中的一个特定元素（比如 3） import numpy as np a=np.array([(1,2,3,4),(3,4,5,6)]) print(a[0,2])...Output: 3 在上面的例子中，数组 (1,2,3,4) 是索引 0，而 (3,4,5,6) 是 Python Numpy 数组的索引 1，因此，我们打印了第零个索引中的第二个元素 我们稍微复杂一些...，假设我们需要数组的第零个和第一个索引中的第二个元素 import numpy as np a=np.array([(1,2,3,4),(3,4,5,6)]) print(a[0:,2]) Output...: [3 5] 这里冒号代表所有行，包括零， 现在要获取第二个元素，我们将从两行中调用索引 2，分别为我们获取值 3 和 5 接下来，为了消除混淆，假设我们还有一行，我们只想打印数组中的前两个索引中的元素...(3,4,5)]) print(a.sum(axis=0)) Output: [4 6 8] 因此，将所有列的总和相加，其中 1+3=4、2+4=6 和 3+5=8， 同样，如果我们将轴替换为 1，

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Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

例如，numpy.zeros和numpy.ones分别创建长度或形状为 0 或 1 的数组。numpy.empty创建一个数组，而不将其值初始化为任何特定值。...表 4.1：一些重要的 NumPy 数组创建函数 函数 描述 array 将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为 ndarray，可以通过推断数据类型或显式指定数据类型来完成；默认情况下会复制输入数据...图 4.1：索引 NumPy 数组中的元素 在多维数组中，如果省略后面的索引，返回的对象将是一个较低维度的 ndarray，由沿着更高维度的所有数据组成。...表 4.8：常用的numpy.linalg函数 函数 描述 diag 返回方阵的对角线（或非对角线）元素作为 1D 数组，或将 1D 数组转换为具有非对角线零的方阵 dot 矩阵乘法 trace 计算对角线元素的和...在附录 A：高级 NumPy 中，我们将深入探讨 NumPy 的特性，帮助您进一步发展数组计算技能。

20100

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

MultiIndex级别定义行的标签，第三和第四个级别定义列的标签，将Series转换为 2 维数组的稀疏表示。...MultiIndex 级别定义行的标签，第三和第四个级别定义列的标签，将 Series 转换为 2-d 数组的稀疏表示。...类型的缺失值表示 np.nan 作为 NumPy 类型的 NA 表示 由于在 NumPy 和 Python 中普遍缺乏对 NA（缺失）的支持，NA 可以用以下方式表示： 一种 掩码数组 解决方案：一个数据数组和一个布尔值数组...为什么不让 NumPy 像 R 一样呢？ 许多人建议 NumPy 应该简单地模仿更多领域特定的统计编程语言R中存在的NA支持。...为什么不让 NumPy 像 R 一样？ 许多人建议 NumPy 应该简单地模仿更多领域特定的统计编程语言R中存在的NA支持。

27000

NumPy 使用教程

_2d([1]) np.atleast_3d([1]) ☞ 动手练习：  2.7 类型转变  在 NumPy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵、标量...如下：  asarray(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组。asanyarray(a，dtype，order)：将特定输入转换为 ndarray。...asmatrix(data，dtype)：将特定输入转换为矩阵。asfarray(a，dtype)：将特定输入转换为 float 类型的数组。...asarray_chkfinite(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组，检查 NaN 或 infs。asscalar(a)：将大小为 1 的数组转换为标量。...随着 obj 的不同，我们可以实现字段访问、数组切片、以及其他高级索引功能。  2.1 数组索引  我们可以通过索引值（从 0 开始）来访问 Ndarray 中的特定位置元素。

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python numpy学习笔记

参考链接： Python中的numpy.radians和deg2rad 文章目录  1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库 1.np的重要属性...4.索引与切片  1）标准使用方法  数组元素的存取方法和Python的标准方法相同  a = np.arange(10) a[5] # 用整数作为下标可以获取数组中的某个元素 a[3:5] # 用范围作为下标获取数组的一个切片...使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间。  3）使用布尔数组  当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时，将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。...(x)：将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回，参数是 number 或 arrayisnan(x): 判断元素是否为 NaN(Not a Number)，返回bool，参数是 number 或...degrees(x, /[, out, where, casting, order, …]) 将角度从弧度转换为度数。

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Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值

nan：not a number inf：infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 ? t!...=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数；true的个数。 np.isnan() 返回bool类型的数组。...那么问题来了，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？...比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或者是直接删除有缺失值的一行 demo.py（numpy，将数组中的nan替换成对应的均值...以上这篇Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python学习之numpy——2

([1]) np.atleast_2d([1]) np.atleast_3d([1]) 2.7 类型转变 在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵...如下： asarray(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组。asanyarray(a，dtype，order)：将特定输入转换为 ndarray。...asmatrix(data，dtype)：将特定输入转换为矩阵。asfarray(a，dtype)：将特定输入转换为 float 类型的数组。...asarray_chkfinite(a，dtype，order)：将特定输入转换为数组，检查 NaN 或 infs。asscalar(a)：将大小为 1 的数组转换为标量。...在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵、标量，ndarray 等。

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