将numpy数组某列全设为nan值

可以使用以下代码将numpy数组的某列全设为nan值：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将第二列的所有元素设置为nan
arr[:, 1] = np.nan

# 输出结果
print(arr)

输出结果为：

array([[ 1., nan,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7., nan,  9.]])

在上面的代码中，`arr[:, 1]`表示选择数组中的第二列，然后使用`np.nan`将该列中的所有元素设置为nan值。

相关问题

写一个将numpy数组中每列nan替换为该列其它值的平均值的python程序

可以使用numpy库中的nanmean函数来计算每列的平均值，然后使用numpy库中的isnan函数来判断哪些元素是nan，最后使用numpy库中的where函数来进行替换。具体代码如下：

import numpy as np

def replace_nan_with_mean(arr):
col_mean = np.nanmean(arr, axis=)
inds = np.where(np.isnan(arr))
arr[inds] = np.take(col_mean, inds[1])
return arr

# 示例
arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
print(replace_nan_with_mean(arr))

输出结果为：

[[1. 2. 7.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]

判断numpy数组是否有nan

可以使用numpy的isnan()函数来判断一个numpy数组是否包含NaN值。该函数返回一个与原数组形状相同的布尔类型数组，其中的元素为True表示对应位置上的元素是NaN，为False表示不是NaN。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

has_nan = np.isnan(arr)

print(has_nan)

输出结果为：

[False False  True False False]

可以看到，第三个元素为True，表示该位置上的元素是NaN。