nan:not a number
inf:infinity;正无穷
numpy中的nan和inf都是float类型
t!=t 返回bool类型的数组(矩阵)
np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数;true的个数。
np.isnan() 返回bool类型的数组。
那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响?
比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者是直接删除有缺失值的一行
demo.py(numpy,将数组中的nan替换成对应的均值):
# coding=utf-8 import numpy as np def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): # 遍历每一列(每一列中的nan替换成该列的均值) temp_col = t1[:, i] # 当前的一列 nan_num = np.count_nonzero(temp_col != temp_col) if nan_num != 0: # 不为0,说明当前这一列中有nan temp_not_nan_col = temp_col[temp_col == temp_col] # 去掉nan的ndarray # 选中当前为nan的位置,把值赋值为不为nan的均值 temp_col[np.isnan(temp_col)] = temp_not_nan_col.mean() # mean()表示求均值。 return t1 if __name__ == '__main__': t1 = np.array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.], [ 6., 7., np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], [12., 13., 14., 15., 16., 17.], [18., 19., 20., 21., 22., 23.]]) t1 = fill_ndarray(t1) # 将nan替换成对应的均值 print(t1) ''' [[ 0. 1. 2. 3. 4. 5.] [ 6. 7. 12. 13. 14. 15.] [12. 13. 14. 15. 16. 17.] [18. 19. 20. 21. 22. 23.]] '''
补充知识:numpy对数组求平均时如何忽略nan值
前言:在对numpy数组求平均np.mean()或者求数组中最大最小值np.max()/np.min()时,如果数组中有nan,此时求得的结果为:nan,那么该如何忽略其中的nan呢?此时应该用另一个方法:np.nanmean(),np.nanmax(),np.nanmin().
使用np.mean()的效果
使用np.nanmean()的效果
以上这篇Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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