Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法

• 2019 年 10 月 11 日
• 笔记

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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)