numpy.nan_to_num#

numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)[源代码]#

将 NaN 替换为零,并将无穷大替换为大的有限数(默认行为),或者替换为用户使用 nan , posinf 和/或 neginf 关键字定义的数字.

如果 x 是非精确的,则 NaN 将替换为零或 nan 关键字中的用户定义值,无穷大将替换为 x.dtype 可表示的最大有限浮点值或 posinf 关键字中的用户定义值,-无穷大将替换为 x.dtype 可表示的最小的负有限浮点值或 neginf 关键字中的用户定义值.

对于 complex dtypes,上述操作分别应用于 x 的实部和虚部.

如果 x 不是非精确的,则不进行替换.

参数:
x标量或类似数组

输入数据.

copybool,可选

是否创建 x 的副本 (True) 或就地替换值 (False).只有在转换为数组不需要副本时,才会发生就地操作.默认为 True.

nanint,float,可选

用于填充 NaN 值的 Value.如果未传递任何值,则 NaN 值将被替换为 0.0.

posinfint,float,可选

用于填充正无穷大值的 Value.如果未传递任何值,则正无穷大值将被替换为一个非常大的数字.

neginfint,float,可选

用于填充负无穷大值的 Value.如果未传递任何值,则负无穷大值将被替换为一个非常小的(或负数)数字.

返回:
outndarray

x ,用替换的非有限值.如果 copy 为 False,这可能是 x 本身.

参见

isinf

显示哪些元素是正无穷大或负无穷大.

isneginf

显示哪些元素是负无穷大.

isposinf

显示哪些元素是正无穷大.

isnan

显示哪些元素不是数字 (NaN).

isfinite

显示哪些元素是有限的(不是 NaN,不是无穷大)

注释

NumPy 使用 IEEE 算术二进制浮点数算术标准 (IEEE 754).这意味着非数字不等于无穷大.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.nan_to_num(np.inf)
1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(-np.inf)
-1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(np.nan)
0.0
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([ 1.79769313e+308, -1.79769313e+308,  0.00000000e+000, # may vary
       -1.28000000e+002,  1.28000000e+002])
>>> np.nan_to_num(x, nan=-9999, posinf=33333333, neginf=33333333)
array([ 3.3333333e+07,  3.3333333e+07, -9.9990000e+03,
       -1.2800000e+02,  1.2800000e+02])
>>> y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)])
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000, # may vary
     -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])
>>> np.nan_to_num(y)
array([  1.79769313e+308 +0.00000000e+000j, # may vary
         0.00000000e+000 +0.00000000e+000j,
         0.00000000e+000 +1.79769313e+308j])
>>> np.nan_to_num(y, nan=111111, posinf=222222)
array([222222.+111111.j, 111111.     +0.j, 111111.+222222.j])
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