Numpy NP.Isnan
Le package Numpy est l'un des packages les plus élémentaires lorsque vous travaillez avec les opérations de données dans Python. Il a de nombreuses fonctions et services publics qui rendent le calcul scientifique beaucoup plus gérable.
Une de ces fonctions est la fonction isnan (). Cette fonction vous permet d'évaluer si un élément avec un tableau est nan ou non.
Explorons comment utiliser cette fonction dans Numpy.
Numpy Isnan () Syntaxe de la fonction
Malgré son fonctionnement simpliste, la fonction offre une syntaxe diversifiée comme indiqué dans l'extrait de code ci-dessous:
nombant.ISnan (x, /, out = aucun, *, où = true, casting = 'Same_kind', ordre = 'k', dType = aucun, subok = true [, signature, extobj]) =Paramètres de fonction
Les paramètres de fonction essentiels sont comme indiqué ci-dessous:
- X - fait référence au tableau d'entrée ou à l'élément qui doit être testé. Ceci est un paramètre non optionnel.
- Où - spécifie si la fonction universelle doit être calculée à cette position.
- OUT - fait référence à un tableau de sortie alternatif. Le tableau de sortie doit être de la même forme que le résultat de sortie.
- Casting - gère le datacasting qui est effectué.
- Subok - faire des sous-classes ou non.
Valeur de retour
La fonction fonctionne sur une base élément par éléments dans le tableau et renvoie un tableau de valeurs booléennes.
Si un élément est nan, la fonction renvoie vrai et false si autrement.
Exemples
Considérons divers exemples pour mieux comprendre comment fonctionne la fonction.
# Importer NumpyImporter Numpy comme NP
x = 3.14159
y = np.nan
print (f "x -> np.Isnan (x) ")
print (f "y -> np.Isnan (y) ")
Dans le code ci-dessus, nous avons deux variables: x et y. x stocke une valeur numérique, et y est un nan.
Nous utilisons ensuite la fonction isnan () pour vérifier si l'une des valeurs est nan. Le code doit retourner:
3.14159 -> Fauxnan -> vrai
Exemple 2
Le même cas s'applique à un tableau, comme indiqué dans l'exemple de code ci-dessous:
arr = np.Array ([[3, np.Nan, 21],[30, 39, np.nan],
[NP.nan, 66, 75]])
Imprimer (NP.ISNAN (ARR)
Nous avons un tableau 2D avec des valeurs numériques et NAN à chaque colonne de cet exemple.
Une fois que nous passons le tableau dans la fonction isnan (), nous devons obtenir un tableau de sortie comme indiqué:
[[Faux vrai faux][Faux faux vrai]
[Vrai faux faux]]
Conclusion
Ce tutoriel vous guide à travers le fondamental de travailler avec la fonction Numpy Isnan (). Cette fonction nous permet d'évaluer si une valeur est un nan ou non et de renvoyer la valeur booléenne.
Merci d'avoir lu et codage heureux!!