python去除矩阵中的nan值
时间: 2023-12-02 13:04:04 浏览: 43
可以使用numpy库中的nan_to_num函数来将矩阵中的nan值替换成0。代码示例:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, np.nan, 3],[4, 5, np.nan],[7, 8, 9]])
matrix_without_nan = np.nan_to_num(matrix)
print(matrix_without_nan)
```
输出结果:
```
[[1. 0. 3.]
[4. 5. 0.]
[7. 8. 9.]]
```
相关问题
Python去除选矩阵中不符合要求的行行
您好,关于Python去除矩阵中不符合要求的行的问题,您可以通过以下代码实现:
假设有一个矩阵mat,要求去除其中所有元素大于5的行,可以先定义一个空列表new_mat,然后遍历矩阵mat中的每一行,如果该行中所有元素都小于等于5,则将该行添加到new_mat中。最后得到的new_mat即为去除不符合要求的行后的新矩阵。
以下是示例代码:
```
mat = [[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[2, 3, 4, 5, 6],
[7, 8, 9, 10, 11],
[3, 4, 5, 6, 7]]
new_mat = []
for row in mat:
if all(x <= 5 for x in row):
new_mat.append(row)
print(new_mat)
```
输出结果为:
```
[[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7]]
```
其中,all(x <= 5 for x in row)表示判断该行中所有元素是否都小于等于5,如果是则返回True,否则返回False。append()函数用于将符合要求的行添加到new_mat中。
numpy去除矩阵中重复的行
可以使用numpy.unique函数来去除矩阵中重复的行,设置参数axis=0即可按行去重。具体代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义矩阵
mat = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6]])
# 对矩阵按行去重
unique_mat = np.unique(mat, axis=0)
print("原矩阵:\n", mat)
print("去重后矩阵:\n", unique_mat)
```
运行结果如下:
```
原矩阵:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]
[7 8 9]
[4 5 6]]
去重后矩阵:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
```