numpy nan和inf
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy nan和inf相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、nan和inf的简介
nan 不是一个数字 读取本地文件为flaot的时候,有缺失 inf(infinity): 无穷尽 inf: 正无穷 -inf: 负无穷 数据类型:float # 注意: 要想直接赋值nan和inf需要修改数组的数据类型为float
二、nan中的注意点
1、两个nan是不相等的 2、np.nan != np.nan 布尔索引,结果为True 3、判断数组中nan的个数 arr1 != arr1 # nan相等的为True np.count_nonzero(arr1 != arr1) # True为非0 4、修改nan值的两种方法 # 方法一 np.isnan(arr1) # 是布尔索引判断arr1中为nan的 arr1[np.isnan(arr1)] = 0 # 修改数据值 # 方法二 arr1 != arr1 # 布尔索引 arr1[arr1 != arr1] = 3 # 修改nan的值 5、nan和任意值计算都是nan
三、nump中常用统计函数
求和:np.sum(arr1, axis=None) 均值:np.mean(arr1, axis=0) # 平均值 中值:np.median(arr1, axis=0) # 中值 最大值:np.max(arr1, axis=0) 最小值:np.min(arr1, axis=0) 极值:np.ptp(arr1, axis=0) # 最大值减最小值 标准差:np.std(arr1, axis=0) # 反映出数据的波动情况 # 标准差数值较少,代表这些数值比较接近平均值,越稳定,否则,越不稳定
注意:一般替换数值的nan使用均值(mean)或中值(media)
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