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法律研究在 NumPy 中測試陣列值是否為 NaN
要測試陣列是否為 NaN，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.isnan()** 方法。在 x 為 NaN 的位置返回 True，否則返回 false。如果 x 是標量，則為標量。該條件在輸入上廣播。在條件為 True 的位置，out 陣列將設定為 ufunc 結果。在其他地方，out 陣列將保留其原始值。請注意，如果透過預設的 out=None 建立了一個未初始化的 out 陣列，則其中條件為 False 的位置將保持未初始化。
NumPy 使用 IEEE 標準用於算術的二進位制浮點數 (IEEE 754)。這意味著“非數字”不等於無窮大。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
建立一個包含一些 nan 值的陣列 -
arr = np.array([1, 2, 10, 50, -np.nan, 0., np.nan])
顯示陣列 -
print("Array...
", arr)獲取陣列的型別 -
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
獲取陣列的維度 -
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)獲取陣列中元素的數量 -
print("
Number of elements...
", arr.size)
要測試陣列是否為 NaN，請在 Python NumPy 中使用 numpy.isnan() 方法 -
print("
Test array for NaN...
",np.isnan(arr))示例
import numpy as np
# Create an array with some nan values
arr = np.array([1, 2, 10, 50, -np.nan, 0., np.nan])
# Display the array
print("Array...
", arr)
# Get the type of the array
print("
Our Array type...
", arr.dtype)
# Get the dimensions of the Array
print("
Our Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the number of elements in the Array
print("
Number of elements...
", arr.size)
# To test array for NaN, use the numpy.isnan() method in Python Numpy
print("
Test array for NaN...
",np.isnan(arr))輸出
Array... [ 1. 2. 10. 50. nan 0. nan] Our Array type... float64 Our Array Dimensions... 1 Number of elements... 7 Test array for NaN... [False False False False True False True]
更新於： 2022 年 2 月 8 日
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