把numpy中的数组元素设置为nan
时间: 2024-05-13 07:19:14 浏览: 10
在 NumPy 中,可以使用 `numpy.nan` 函数将数组中的元素设置为 NaN(Not a Number),代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr[np.random.choice(arr.size, replace=False, size=2)] = np.nan
print(arr)
```
这里的 `np.random.choice` 函数用于随机选择数组中的两个元素,然后将它们设置为 NaN。输出结果如下:
```
[ 1. 2. 3. nan nan]
```
如果想要将整个数组的所有元素都设置为 NaN,可以使用 `numpy.full` 函数创建一个与原数组形状相同的数组,并将其元素全部设置为 NaN,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
nan_arr = np.full(arr.shape, np.nan)
print(nan_arr)
```
输出结果如下:
```
[nan nan nan nan nan]
```
相关问题
python中判断数组元素是否为nan值怎么写
在Python中,可以使用numpy模块中的isnan()函数来判断数组元素是否为NaN值。示例如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(a))
```
输出结果为:
```
[False False True False]
```
可以看到,输出结果为一个布尔类型的数组,表示原数组中哪些元素是NaN值。
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:
```python
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。