python中nan与inf转为特定数字方法示例
前言
最近因为工作的需求，要处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有些内置的函数不work；查看得到的数据，发现有很多nan和inf，导致Python的基本函数运行不了，这是因为在除的过程中分母出现0的缘故。为了将结果能够被python其他函数处理，尤其numpy库，需要将nan，inf转为python所能识别的类型。
这里将nan，inf替换0作为例子。下面来看看详细的介绍：
1. 代码
import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]) print a where_are_nan = np.isnan(a) where_are_inf = np.isinf(a) a[where_are_nan] = 0 a[where_are_inf] = 0 print a print np.mean(a)
2. 运行结果
[[ nan nan 1. 2.] [ inf inf 3. 4.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2. 2.]] [[ 0. 0. 1. 2.] [ 0. 0. 3. 4.] [ 1. 1. 1. 1.] [ 2. 2. 2. 2.]] 1.375
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。
