python中np.nan
时间: 2024-01-21 22:57:06 浏览: 40
在Python中的NumPy库中,np.nan表示“不是一个数字”(not a number),是一种特殊的浮点数,表示某些数学运算的结果无法表示或未定义。np.nan常常用于表示缺失值或无效值。具体来说,np.nan可以用于数组的初始化或替换操作。例如,可以使用np.nan初始化一个包含缺失值的数组,或者将数组中的某些元素替换为np.nan以表示这些元素无效。在进行数学运算时,np.nan参与的结果通常也是np.nan。需要注意的是,np.nan与任何数值、甚至它自己本身都不相等,因此不能简单地用==进行比较。可以使用np.isnan()函数来判断一个数是否为np.nan。
相关问题
np.nan在python中如何使用
np.nan表示Not a Number,即非数字。在Python中,可以使用numpy(np)库来使用np.nan。
1. 导入numpy库
```
import numpy as np
```
2. 创建一个包含np.nan的数组
```
a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(a)
```
输出:
```
[ 1. 2. nan 4.]
```
注意:np.nan是一个浮点数,所以数组中包含np.nan的元素类型会自动转换为浮点数。
3. 检查数组中是否包含np.nan
```
print(np.isnan(a))
```
输出:
```
[False False True False]
```
返回一个布尔类型的数组,表示每个元素是否为np.nan。
4. 删除数组中包含np.nan的元素
```
a = a[~np.isnan(a)]
print(a)
```
输出:
```
[1. 2. 4.]
```
使用~np.isnan(a)可以得到一个布尔数组,表示哪些元素不是np.nan,然后使用该数组作为索引,从原数组中删除包含np.nan的元素。
np.nan语法
`np.nan`是NumPy库中的一个常量,表示“不是一个数字(Not a Number)”。它通常用于表示缺失的或未定义的值。在NumPy数组中,可以将缺失的或未定义的值设置为`np.nan`。
以下是一些示例:
```python
import numpy as np
# 定义一个包含 np.nan 的数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(a)
# 判断数组中是否存在 np.nan
print(np.isnan(a))
# 计算数组中非缺失值的平均值
print(np.nanmean(a))
# 替换数组中的 np.nan 为 0
a[np.isnan(a)] = 0
print(a)
```
输出:
```
[ 1. 2. nan 4.]
[False False True False]
2.3333333333333335
[1. 2. 0. 4.]
```