在Python中用0替换NaN并填充负无穷值

在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中使用NumPy将NaN替换为零并填充负无穷值。

示例

输入： [nan -inf 5.] 。

输出： [0.00000e+00 9.99999e+05 5.00000e+00]

解释：用0代替NaN，用任何值代替负inf。

numpy.nan_to_num 方法

numpy.nan_to_num方法用于用0替换Nan值，它用用户定义的值或一个大的正数来填充负无穷大的值。 neginf是用于此目的的关键字。

语法: numpy.nan_to_num(arr, copy=True)

参数:

• arr : [array_like] 输入数据。
• copy : [bool, optional] 默认为True。

返回：新的数组，其形状与arr相同，并且Arr中元素的dtype精度最高。

示例 1:

在这个例子中，使用numpy.array()方法创建了一个数组，它由np.nan、负无穷和正无穷组成。数组的形状、数据类型和尺寸可以通过.shape、.dtype和.ndim属性找到。这里，使用nan参数将np.nan替换为100，使用neginf参数将负无穷替换为999999。

# import package
import numpy as np
 
# Creating an array of imaginary numbers
array = np.array([np.nan,-np.inf,5])
print(array)
 
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
 
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
 
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
 
# np.nan is replaced with 0 and
# negative infinity is replaced with 999999
print("After replacement the array is : ",
      np.nan_to_num(array,nan= 0, neginf=999999))

输出:

[ nan -inf 5.]

Shape of the array is : (3,)

The dimension of the array is : 1

Datatype of our Array is : float64

After replacement the array is : [0.00000e+00 9.99999e+05 5.00000e+00]

示例 2:

在这个例子中，我们要在复数和整数的帮助下创建一个数组。在这里，使用nan参数将np.nan替换为100，使用posinf参数将np.inf替换为100000，使用neginf参数将负无穷替换为99999。

# import package
import numpy as np
 
# Creating an array of imaginary numbers
array = np.array([complex(np.nan, -np.inf),1,2, np.inf])
print(array)
 
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
 
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
 
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
 
# np.nan is replaced with 100 and np.inf is
# replaced with 100000 negative infinity is replaced with 999999
print("After replacement the array is: ",
      np.nan_to_num(array,nan= 100, posinf = 100000, neginf=999999))

输出:

[nan-infj 1. +0.j 2. +0.j inf +0.j]

Shape of the array is : (4,)

The dimension of the array is : 1

Datatype of our Array is : complex128

After replacement the array is : [1.e+02+999999.j 1.e+00 +0.j 2.e+00 +0.j 1.e+05 +0.j]