np.nan在python中如何使用
时间: 2024-05-02 10:18:19 浏览: 15
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。
相关问题
python中np.nan
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。
python中要对数据中出现的np.inf和np.NAN如何删除,代码如何
可以使用NumPy库中的`numpy.isfinite()`函数来判断哪些元素是有限的,然后再使用布尔索引来删除含有`np.inf`和`np.NAN`的元素。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含np.inf和np.NAN的数组
arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.NAN, 6])
# 判断哪些元素是有限的
mask = np.isfinite(arr)
# 使用布尔索引来删除含有np.inf和np.NAN的元素
filtered_arr = arr[mask]
print(filtered_arr)
```
输出结果为:
```
[1. 2. 4. 6.]
```
在上面的例子中,我们使用`numpy.isfinite()`函数来判断哪些元素是有限的,然后使用布尔索引来删除含有`np.inf`和`np.NAN`的元素,并将结果存储在`filtered_arr`中。