Numpy ersetzt Nan durch 0

Mit der Funktion Numpy Nan_to_Num können Sie NAN durch eine Null und eine INF durch eine endliche Zahl in einem Array ersetzen.

Mit diesem Artikel werden wir mit der Funktion nan_to_num in numpy diskutieren. Bleiben Sie dran!!

Funktionssyntax

Die Funktionssyntax ist im unten gezeigten Code -Snippet dargestellt:

Numpy.nan_to_num (x, copy = true, nan = 0.0, possinf = keine, neginf = keine)

Funktionsparameter

Die Funktion nimmt die folgenden Parameter an:

1. x - definiert den zu ersetzenden Eingangswert. Dies ist ein erforderlich.
2. Kopieren - Ein boolescher Wert, der feststellt, ob die Funktion eine Kopie der Eingabe erstellt (keine Auswirkung auf das Original) oder den Ersatz in der Stelle ausführen (beeinflusst die anfängliche Eingabe).
3. NAN - - Dies ist ein optionaler Parameter, der den Wert festlegt, der zum Ersetzen aller NAN -Vorkommen im Eingangsarray verwendet wird. Wenn der Wert nicht angegeben ist, ersetzt die Funktion NAN -Werte durch eine 0.
4. POSINF - Dieser Wert ersetzt alle positiven Unendlichkeitswerte. Wenn nicht bestimmt, werden eine sehr große Anzahl positiver Infinitätswerte ersetzt.
5. Neginf - Dieser Wert füllt alle negativen Unendlichkeitswerte aus. Wenn nicht angegeben, werden alle negativen Unendlichkeitswerte durch eine sehr kleine (oder negative) Zahl ersetzt.

Rückgabewert

Die Funktion gibt das Eingangsarray zurück, wobei die nicht finanzierten Werte ersetzt werden. Wenn die Kopie falsch ist, wirkt die Funktion vorhanden.

Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt, wie die Funktion nan_to_num verwendet wird, um NAN -Werte durch 0 zu ersetzen.

Numph als NP importieren
arr = np.Array ([NP.Nan, 1, 2,3])
print (f "orignal: arr")
copy = np.nan_to_num (arr, copy = true)
print (f "kopieren: copy")

Im obigen Beispiel ersetzen wir die NAN -Werte im Eingabearray. Die resultierende Ausgabe ist wie gezeigt:

Orignal: [Nan 1. 2. 3.]
Kopie: [0. 1. 2. 3.]

Beispielcode 2

Das folgende Beispiel zeigt die Funktion nan_to_num, die mit unendlichen Werten verwendet wird.

arr = np.Array ([NP.Nan, -np.Inf, NP.Inf, -100, 100])
drucken (np.nan_to_num (arr, copy = false))

Das obige Beispiel verwendet die Funktion nan_to_num, um alle positiven und negativen unendlichen Werte der NAN -Werte zu ersetzen.

Das Ergebnis ist wie unten gezeigt:

[0.00000000e+000 -1.79769313e+308 1.79769313e+308 -1.00000000e+002
1.00000000e+002]

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In diesem Artikel behandeln wir die Verwendung der Funktion numpy nan_to_num (), um die NAN -Werte durch 0 und alle positiven und negativen Ganzzahlwerte zu ersetzen. Fühlen Sie sich frei, die Dokumente für mehr zu erkunden.

Danke fürs Lesen!!