Numpy数组中添加“NaN”

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy将“NaN”添加到数组中，而不是使用循环进行20次重复。

阅读更多：Numpy 教程

创建空数组

首先，我们需要创建一个空的Numpy数组。我们可以使用numpy.empty()函数来创建一个原始的未初始化数组。

import numpy as np

arr = np.empty(20)
print(arr)

输出：

[  0.           0.           0.           0.           0.           0.
   0.           0.           0.           0.           0.           0.
   0.           0.           0.           0.           0.           0.
   0.          25.24484337]

可以看到，我们得到了一个长度为20的一维数组，数组中的元素默认为0。

将数组填充为“NaN”

现在，我们想将数组中的元素全部填充为“NaN”。我们可以使用numpy.full()函数将数组中的所有元素填充为给定的值。

arr[:] = np.full_like(arr, np.nan)
print(arr)

输出：

[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]

这样，我们就能得到一个包含20个“NaN”的一维数组。我们可以设置“full_like(arr, np.nan)”参数来确保返回一个具有相同类型和形状的数组，这是我们想要的。

总结

使用Numpy将“NaN”添加到Numpy数组中，而不是使用循环进行20次重复，可以通过以下步骤完成：

1. 创建一个空的Numpy数组。 numpy.empty()函数可以创建一个原始未初始化数组。
2. 使用numpy.full()函数将数组中的所有元素填充为给定的值。在我们的情况下，我们使用np.full_like(arr, np.nan)确保返回一个具有相同类型和形状的数组。

这里仅提供了一种方法来实现这个目标，你也可以使用其他的Numpy函数来完成。更多关于使用Numpy的信息，请参考Numpy的官方文档。