创建 np nan 数组 - Python

在进行科学计算时，经常需要使用到数组。在 NumPy 库中，可以创建各种类型的数组，包括包含 NaN 值的数组。NaN 表示不是一个数字，是在进行浮点数计算时可能出现的一种表示无穷数或者无法确定值的特殊值。

创建 np nan 数组

在 NumPy 中，可以使用 np.nan 创建包含 NaN 值的数组。

import numpy as np

nan_array = np.array([np.nan, np.nan, np.nan])
print(nan_array)

输出结果为:

[ nan  nan  nan]

还可以使用 np.full 函数创建指定大小的数组，然后将其设置为 NaN 值。

import numpy as np

nan_array = np.full(shape=(3, 3), fill_value=np.nan)
print(nan_array)

输出结果为:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

检查数组中的 NaN 值

在处理包含 NaN 值的数组时，通常需要对其进行特殊处理。可以使用 np.isnan 函数检查数组中是否包含 NaN 值。

import numpy as np

nan_array = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(nan_array))

输出结果为:

[False False  True False]

替换数组中的 NaN 值

在处理包含 NaN 值的数组时，通常需要将 NaN 值替换为其他值。可以使用 np.nan_to_num 函数将 NaN 值替换为指定值。

import numpy as np

nan_array = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.nan_to_num(nan_array, nan=-1))

输出结果为:

[ 1.  2. -1.  4.]

以上就是创建 np nan 数组的方法，以及如何检查数组中的 NaN 值和替换数组中的 NaN 值。

希望这篇文章对你有所帮助！