Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明
在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。
numpy.nan_to_num(x):
使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素
使用范例：
>>>importnumpyasnp >>>a=np.array([[np.nan,np.inf],\ ...[-np.nan,-np.inf]]) >>>a array([[nan,inf], [nan,-inf]]) >>>np.nan_to_num(a) array([[0.00000000e+000,1.79769313e+308], [0.00000000e+000,-1.79769313e+308]])
和此类问题相关的还有一组判断用函数，包括：
- isinf
- isneginf
- isposinf
- isnan
- isfinite
使用方法也很简单，以isnan举例说明：
>>>importnumpyasnp >>>np.isnan(np.array([[1,np.nan,np.inf],\ ...[np.nan,-np.inf,-0.25]])) array([[False,True,False], [True,False,False]],dtype=bool)
总结
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