Numpy remplace Nan par 0

La fonction Numpy Nan_To_Num vous permet de remplacer Nan par un zéro et un influence avec un numéro fini dans un tableau.

En utilisant cet article, nous discuterons de la fonction NAN_TO_NUM dans Numpy. Restez à l'écoute!!

Syntaxe de fonction

La syntaxe de fonction est illustrée dans l'extrait de code indiqué ci-dessous:

nombant.nan_to_num (x, copy = true, nan = 0.0, posinf = aucun, neginf = aucun)

Paramètres de fonction

La fonction prend les paramètres suivants:

1. X - définit la valeur d'entrée à remplacer. Il s'agit d'un paramètre requis, soit une valeur scalaire, soit un objet Array_like.
2. Copie - une valeur booléenne qui détermine si la fonction créera une copie de l'entrée (pas d'effet sur l'original) ou effectuera le remplacement en place (affecte l'entrée initiale).
3. nan - - Il s'agit d'un paramètre facultatif qui définit la valeur utilisée pour remplacer toutes les occurrences NAN dans le tableau d'entrée. Si la valeur n'est pas spécifiée, la fonction remplacera les valeurs NAN par un 0.
4. POSINF - Cette valeur remplace toutes les valeurs d'infini positives. S'il n'est pas déterminé, un très grand nombre de valeurs d'infini positives sont remplacées.
5. Neginf - Cette valeur remplit toutes les valeurs d'infini négatives. S'il n'est pas spécifié, toutes les valeurs d'infini négatives seront remplacées par un très petit (ou négatif) nombre.

Valeur de retour

La fonction renvoie le tableau d'entrée avec les valeurs non finites remplacées. Si la copie est fausse, la fonction agira en place.

Exemple

L'exemple ci-dessous montre comment utiliser la fonction NAN_TO_NUM pour remplacer les valeurs NAN par 0.

Importer Numpy comme NP
arr = np.Array ([NP.nan, 1, 2,3])
print (f "orignal: arr")
copie = np.nan_to_num (arr, copy = true)
print (f "copy: copy")

Dans l'exemple ci-dessus, nous remplaçons les valeurs NAN dans le tableau d'entrée. La sortie résultante est comme indiqué:

Orignal: [Nan 1. 2. 3.]]
Copie: [0. 1. 2. 3.]]

Exemple de code 2

L'exemple ci-dessous illustre la fonction nan_to_num utilisée avec des valeurs infinies.

arr = np.Array ([NP.nan, -np.Inf, NP.inf, -100, 100])
Imprimer (NP.nan_to_num (arr, copy = false))

L'exemple ci-dessus utilise la fonction nan_to_num pour remplacer toutes les valeurs infinies positives et négatives des valeurs NAN.

Le résultat est comme indiqué ci-dessous:

[0.00000000e + 000 -1.79769313E + 308 1.79769313E + 308 -1.00000000e + 002
1.00000000e + 002]

Fermeture

Dans cet article, nous couvrons comment utiliser la fonction Numpy nan_to_num () pour remplacer les valeurs NAN par 0 et toutes les valeurs entières positives et négatives. N'hésitez pas à explorer les documents pour plus.

Merci d'avoir lu!!