Numpy NP.isnan
Das Numpy -Paket ist eines der grundlegendsten Pakete bei der Arbeit mit Datenoperationen in Python. Es verfügt über viele Funktionen und Dienstprogramme, die wissenschaftliche Berechnungen viel überschaubarer machen.
Eine solche Funktion ist die Funktion isnan (). Mit dieser Funktion können Sie bewerten, ob ein Element mit einem Array NAN ist oder nicht.
Lassen Sie uns untersuchen, wie diese Funktion in Numpy verwendet wird.
Numpy isnan () Funktionssyntax
Trotz ihres simplen Betriebs bietet die Funktion eine vielfältige Syntax, wie im folgenden Code -Snippet gezeigt:
Numpy.isnan (x, /, out = none, *, wobei = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dType = none, subok = true [, Signature, ExtObj]) =Funktionsparameter
Die wesentlichen Funktionsparameter sind wie unten gezeigt:
- x - bezieht sich auf das Eingangsarray oder Element, das getestet werden muss. Dies ist ein nicht optionaler Parameter.
- Wo - Gibt an, ob die universelle Funktion an dieser Position berechnet werden soll.
- Aus - bezieht sich auf ein alternatives Ausgangsarray. Das Ausgangsarray muss die gleiche Form wie das Ausgangsergebnis haben.
- Casting - verwaltet die durchgeführte DataCasting, die durchgeführt wird.
- Subok - Unterklassen machen oder nicht.
Rückgabewert
Die Funktion arbeitet im Array auf Element-zu-Element-Basis und gibt ein Array von Booleschen Werten zurück.
Wenn ein Element NAN ist, gibt die Funktion wahr und falsch zurück, wenn anders.
Beispiele
Betrachten wir verschiedene Beispiele, um besser zu verstehen, wie die Funktion funktioniert.
# Numpy importierenNumph als NP importieren
x = 3.14159
y = np.Nan
print (f "x -> np.isnan (x) ")
print (f "y -> np.isnan (y) ")
Im obigen Code haben wir zwei Variablen: x und y. X speichert einen numerischen Wert, und Y ist ein Nan.
Wir verwenden dann die Funktion isnan (), um zu überprüfen, ob einer der Werte NAN ist. Der Code sollte zurückgeben:
3.14159 -> FalschNan -> wahr
Beispiel 2
Der gleiche Fall gilt für ein Array, wie im folgenden Beispielcode gezeigt:
arr = np.Array ([[3, NP.Nan, 21],[30, 39, NP.Nan],
[NP.Nan, 66, 75]])
drucken (np.isnan (arr)
Wir haben in diesem Beispiel ein 2D -Array mit numerischen und NAN -Werten in jeder Spalte.
Sobald wir das Array in die Funktion isnan () übergeben haben, sollten wir wie gezeigt ein Ausgangsarray erhalten:
[[Falsches wahres Falsch][Falsch falsch wahr]
[Richtig Falsch falsch]]]
Abschluss
Dieses Tutorial führt Sie durch die grundlegende Arbeit mit der Numpy Isnan () -Funktion. Diese Funktion ermöglicht es uns zu bewerten, ob ein Wert ein Nan ist oder nicht, und den booleschen Wert zurückgeben.
Danke fürs Lesen und glücklicher Codierung!!