np.nan和np.inf什么意思
时间: 2024-05-29 22:11:49 浏览: 9
np.nan表示"not a number",是一个特殊的浮点数值,表示不是数字的值。通常出现在数学计算中,例如0/0或者sqrt(-1)等非法计算的结果。
np.inf表示"无穷大",也是一个特殊的浮点数值,表示一个数大于任何实数。在数学运算中,例如1/0或者log(0)等,会出现无穷大的情况。
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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。
np.nan_to_num
np.nan_to_num是NumPy中的一个函数,用于将数组中的NaN值替换为0或者有限的值。它的语法如下:
```python
numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)
```
参数说明:
- x: 数组。
- copy: 可选参数,如果为True,则返回替换后的数组,否则在原数组上进行替换。
- nan: 替换NaN的值,默认为0.0。
- posinf: 替换正无穷的值,默认为None。
- neginf: 替换负无穷的值,默认为None。
例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf, -np.inf])
new_arr = np.nan_to_num(arr)
print(new_arr)
```
输出:
```
[ 1. 2. 0. 4. inf -inf]
```
可以看到,原数组中的NaN值被替换为了0,正无穷和负无穷的值得到了保留。