np.nan语法

`np.nan`是NumPy库中的一个常量，表示“不是一个数字（Not a Number）”。它通常用于表示缺失的或未定义的值。在NumPy数组中，可以将缺失的或未定义的值设置为`np.nan`。

以下是一些示例：

import numpy as np

# 定义一个包含 np.nan 的数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(a)

# 判断数组中是否存在 np.nan
print(np.isnan(a))

# 计算数组中非缺失值的平均值
print(np.nanmean(a))

# 替换数组中的 np.nan 为 0
a[np.isnan(a)] = 0
print(a)

输出：

[ 1.  2. nan  4.]
[False False  True False]
2.3333333333333335
[1. 2. 0. 4.]

相关问题

EI = np.where(EI == -999, np.nan, EI)

这行代码使用了 np.where 函数，用于按照指定条件对数组进行元素级别的选择和替换。具体来说，它的语法是：

np.where(condition, x, y)

其中，condition 是一个布尔型数组，x 和 y 分别是两个相同形状的数组，用于指定在 condition 中元素为 True 时选择 x 中对应位置的元素，否则选择 y 中对应位置的元素。

在这行代码中，它的作用是将 EI 数组中所有值为 -999 的元素替换为 np.nan，即缺失值。这样做的目的是为了避免在计算时出现问题，例如计算时除以 0 等。

np.nan_to_num

np.nan_to_num是NumPy中的一个函数，用于将数组中的NaN值替换为0或者有限的值。它的语法如下：

numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

参数说明：

- x: 数组。
- copy: 可选参数，如果为True，则返回替换后的数组，否则在原数组上进行替换。
- nan: 替换NaN的值，默认为0.0。
- posinf: 替换正无穷的值，默认为None。
- neginf: 替换负无穷的值，默认为None。

例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf, -np.inf])

new_arr = np.nan_to_num(arr)
print(new_arr)

输出：

[ 1.  2.  0.  4.  inf -inf]

可以看到，原数组中的NaN值被替换为了0，正无穷和负无穷的值得到了保留。