6. 将数组["a",23,"b",45,32,NaN,-50,true,""," ",9] 中数字类型的数组元素求和
时间: 2023-08-15 08:06:36 浏览: 42
好的,我明白了。要将数组["a",23,"b",45,32,NaN,-50,true,""," ",9] 中的数字类型的数组元素求和,可以使用以下代码:
```python
arr = ["a",23,"b",45,32,NaN,-50,true,""," ",9]
total = 0
for element in arr:
if isinstance(element, (int, float)):
total += element
print(total)
```
请注意,NaN 是一种特殊的数值类型,代表不是一个数字(Not a Number)。在这个数组中,NaN 会被判断为数字类型,并被包含在求和的过程中。
相关问题
数组输出[nan nan nan ... nan nan nan]
这种情况通常是由于某些数学运算导致的。NaN(Not a Number)表示计算结果无法定义或未定义,可能发生在除以0、对负数取平方根等情况。如果数组中有NaN值,那么在进行某些操作时,结果也会变成NaN。因此,如果你看到一个数组输出[nan nan nan ... nan nan nan],那么你需要检查一下代码中是否有可能出现NaN值的情况,并进行相应的处理。例如,在进行除法运算时,你可以先检查分母是否为0,或者使用try-catch语句来捕获可能出现的异常。
26. 把数组[1,2,3,2,np.nan,4,3,4,5,6]中的NaN值替换成0。
可以使用numpy库中的isnan函数和where函数来替换数组中的NaN值:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,2,np.nan,4,3,4,5,6])
arr = np.where(np.isnan(arr), 0, arr)
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 3. 2. 0. 4. 3. 4. 5. 6.]
```
其中,np.isnan(arr)返回一个布尔值数组,用于判断数组中是否有NaN值。np.where(condition, x, y)函数将返回一个与condition形状相同的数组,其中condition中的True值对应x中的元素,False值对应y中的元素。因此,np.where(np.isnan(arr), 0, arr)的作用是将arr中的NaN值替换为0。