25. 判断数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])有没有NaN值。
时间: 2023-08-19 07:23:57 浏览: 142
可以使用numpy库中的isnan函数来判断数组中是否有NaN值:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
has_nan = np.isnan(arr).any()
print(has_nan)
```
输出结果为:
```
False
```
其中,isnan函数判断数组中是否有NaN值,返回一个布尔值数组,any函数判断布尔值数组中是否有True值,如果有则返回True,否则返回False。
相关问题
s1=np.array([1,2],[3,4])
抱歉,这不是一个有效的代码行。np.array() 函数需要一个列表或元组作为参数,以创建一个数组。请注意,如果您想创建一个 2x2 的数组,正确的代码应该是:
```
import numpy as np
s1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
```
这将创建一个名为 `s1` 的数组,其中包含以下元素:
```
array([[1, 2],
[3, 4]])
```
希望这能帮助您!
求数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中数据出现的次数;
可以使用numpy中的unique函数来获取数组中不同元素的值以及它们在数组中出现的次数。
代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
unique_vals, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
for val, count in zip(unique_vals, counts):
print("元素{}出现了{}次".format(val, count))
```
输出结果:
```
元素1出现了1次
元素2出现了2次
元素3出现了3次
元素4出现了2次
元素5出现了1次
元素6出现了1次
```