用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零
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【中文标题】用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零【英文标题】:Replace the zeros in a NumPy integer array with nan 【发布时间】:2015-03-02 22:02:13 【问题描述】:我在下面写了一个python脚本:
import numpy as np
arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
arr[arr==0]=['nan']
print arr
但是我收到了这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Desktop\test.py", line 4, in <module>
arr[arr==0]=['nan']
ValueError: invalid literal for long() with base 10: 'nan'
[Finished in 0.2s with exit code 1]
如何用 nan 替换 NumPy 数组中的零?
【问题讨论】:
Numpy - Replace a number with NaN的可能重复 【参考方案1】:np.nan
具有float
类型:包含它的数组也必须具有此数据类型(或complex
或object
数据类型),因此您可能需要在尝试分配此值之前强制转换arr
。
出现错误是因为字符串值'nan'
无法转换为整数类型以匹配arr
的类型。
>>> arr = arr.astype('float')
>>> arr[arr == 0] = 'nan' # or use np.nan
>>> arr
array([[ nan, 1., 2.],
[ 3., 4., 5.]])
【讨论】:
以上是关于用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章