如何看一组数中有无nan python

可以使用numpy库中的isnan函数来判断一组数中是否存在nan。

具体实现如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
has_nan = np.isnan(arr).any()

if has_nan:
    print("存在nan")
else:
    print("不存在nan")

输出结果为：

存在nan

其中，np.isnan(arr)会返回一个布尔数组，表示arr中每个元素是否为nan，然后使用any方法判断是否存在至少一个为True的元素。

相关问题

python怎么判断一个数是不是nan

在Python中，可以使用math.isnan()函数来判断一个数值是否为NaN。例如：

import math

x = float('nan')
if math.isnan(x):
    print('x is NaN')
else:
    print('x is not NaN')

输出：

x is NaN

需要注意的是，NaN值是一种特殊的浮点数，它和任何数值都不相等，包括自己。因此，不能使用等于号（==）来判断一个数值是否为NaN。应该使用math.isnan()函数来进行判断。

python中把某一值设置为nan

在Python中，可以使用numpy库中的numpy.nan来将某一值设置为NaN（Not a Number），NaN表示一个非数值的值。

首先，需要导入numpy库：

import numpy as np

然后，可以使用numpy的nan函数来将某一值设置为NaN。例如，将一个变量x的值设置为NaN：

x = np.nan

此时，变量x的值就被设置为了NaN。

NaN在数值计算中表示缺失值或不可用值，它通常用于处理缺失数据或特殊情况。在进行一些数学计算时，NaN的存在不会影响结果。通常可以使用numpy的isnan函数来检查一个值是否为NaN。例如，使用isnan函数检查变量x是否为NaN：

np.isnan(x)

如果x是NaN，上述代码将返回True；如果x不是NaN，返回False。

需要注意的是，在处理包含NaN的数据时，需要谨慎处理，以避免NaN的影响造成不准确的结果。