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Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

目录
  • numpy中的Nan
    • Nan的注意点
    • nan与任何数进行运算都是nan
  • numpy常见统计函数

    numpy中的Nan

    Nan:Not a number

    np.count_nonzero(arr[type==bool]):判断数组内FALSE的个数

    np.isnan(arr):返回值为arr值为nan的索引

    Nan的注意点

    1.两个nan是不相等的

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    应用

    • 利用以上的特性,判断数组中nan的个js

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    • 将nan转换为0值

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    • nan和inf属于浮点类型

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    nan与任何数进行运算都是nan

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    numpy常见统计函数

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    import numpy as np
    t1 = np.arange(12).reshape(3,zBqeRNpoB4).astype(float)
    t1[1,2:]=np.nan
    print(t1)
    for i in range(t1.shape[1]): # 对列进行循环
        temp_col = t1[:,i] #选中当前的那一列
        nan_col = np.nonzero(t1!=t1)
        if nan_col != 0:
            temp_non_nan_col = temp_col[temp_www.devze.comcol==temp编程_col]
            temp_col[np.isnan(temp_col)]=temp_non_nan_col.mean()
    print(t1)

    Python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解

    以上就是python数据分析numpy的Nan和Inf使用注意点详解的详细内容,更多关于Python数据分析npythonumpy Nan Inf的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!

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