Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明


						在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。



numpy.nan_to_num(x): 

使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素



使用范例：





>>>import numpy as np

>>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\

...        [-np.nan,-np.inf]])

>>> a

array([[ nan,  inf],

    [ nan, -inf]])

>>> np.nan_to_num(a)

array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308],

    [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])



和此类问题相关的还有一组判断用函数，包括：



  isinf

  isneginf

  isposinf

  isnan

  isfinite



使用方法也很简单，以isnan举例说明：





>>> import numpy as np

>>> np.isnan(np.array([[1, np.nan, np.inf],\

...        [np.nan, -np.inf, -0.25]]))

array([[False, True, False],

    [ True, False, False]], dtype=bool)



总结

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