data[3,6,33,56,45,66,67,80,90]=np.nan 将其转换为arrary格式

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要将这个数据转换为 NumPy array 格式，您可以使用以下代码：

import numpy as np

data = [3, 6, 33, 56, 45, 66, 67, 80, 90]
data[3:6] = [np.nan] * 3   # 将第4到第6个元素设为 NaN

arr = np.array(data)

这个代码将首先导入 NumPy 库，并定义了一个列表 `data`，其中包含了九个数字。在这个列表中，我们将第四到第六个元素设为 `NaN`，也就是缺失值。接着，我们使用 `np.array()` 函数将列表转换为了 `NumPy array` 格式，并将其赋值给变量 `arr`。

这样做之后，`arr` 就是一个包含了九个元素的 `NumPy array`，其中第四到第六个元素分别是 `np.nan`，表示它们是缺失值。注意，因为 `np.nan` 是 `float` 数据类型，所以整个 `NumPy array` 中的元素也会自动转换为 `float` 类型。

相关问题

python，如何将np.arrary拼接起来

在NumPy中，可以使用`numpy.concatenate()`函数将多个数组拼接起来。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建三个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

# 将三个数组拼接起来
result = np.concatenate([a, b, c])

print(result)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

在`numpy.concatenate()`函数中，可以传入一个包含多个数组的列表作为参数，其中每个数组的形状必须相同。如果要在指定轴上进行拼接，可以使用`axis`参数。例如，如果要将两个二维数组在行方向上拼接起来，可以这样做：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

# 沿着行方向拼接
result = np.concatenate([a, b], axis=0)

print(result)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

注意，这里的数组`b`虽然只有一行，但它的形状必须是`(1, 2)`而不是`(2,)`，否则拼接会失败。

python arrary np.mat

Python中的数组可以使用NumPy库中的ndarray对象来表示。这个对象可以用来存储相同类型的多维数据。

而np.mat()函数可以将一个数组或其他的可解释为矩阵的对象转换为矩阵。它返回一个矩阵对象。

使用np.mat()函数可以方便地对数组进行矩阵运算，因为矩阵对象有更多的矩阵操作方法。相对而言，ndarray对象更适合进行数值计算和数组操作。

例如，我们可以使用np.array()函数创建一个多维数组，然后使用np.mat()函数将其转换为矩阵对象，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat = np.mat(arr)

print(mat)

运行上述代码，输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]]

通过np.mat()函数，我们将多维数组arr转换为一个矩阵mat。可以看到，矩阵对象与原来的数组在输出时的格式稍有不同，每个元素之间会有一个空格。

当我们需要进行矩阵运算时，如矩阵相乘、求逆矩阵等，可以直接使用矩阵对象来进行操作。例如，可以使用mat.I求矩阵的逆矩阵，使用mat.T求矩阵的转置，等等。

总而言之，通过使用np.mat()函数，可以方便地将数组对象转换为矩阵对象，以在进行矩阵运算时使用更多的矩阵操作方法。