Python數據分析numpy的Nan和Inf使用注意點詳解
更新時間：2023年08月21日 09:21:00 作者：YiYa_咿呀
這篇文章主要為大家介紹了Python數據分析numpy的Nan和Inf使用注意點,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
numpy中的Nan
Nan：Not a number
np.count_nonzero(arr[type==bool]):判斷數組內FALSE的個數
np.isnan(arr)：返回值為arr值為nan的索引
Nan的注意點
1.兩個nan是不相等的
應用
- 利用以上的特性，判斷數組中nan的個數
- 將nan轉換為0值
- nan和inf屬于浮點類型
nan與任何數進行運算都是nan
numpy常見統(tǒng)計函數
import numpy as np
t1 = np.arange(12).reshape(3,4).astype(float)
t1[1,2:]=np.nan
print(t1)
for i in range(t1.shape[1]): # 對列進行循環(huán)
temp_col = t1[:,i] #選中當前的那一列
nan_col = np.nonzero(t1!=t1)
if nan_col != 0:
temp_non_nan_col = temp_col[temp_col==temp_col]
temp_col[np.isnan(temp_col)]=temp_non_nan_col.mean()
print(t1)
以上就是Python數據分析numpy的Nan和Inf使用注意點詳解的詳細內容，更多關于Python數據分析numpy Nan Inf的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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