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在使用numpy數組的過程中時常會出現nan或者inf的元素，可能會造成數值計算時的一些錯誤。這里提供一個numpy庫函數的用法，使nan和inf能夠最簡單地轉換成相應的數值。
numpy.nan_to_num(x):
使用0代替數組x中的nan元素，使用有限的數字代替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]])
和此類問題相關的還有一組判斷用函數，包括：
使用方法也很簡單，以isnan舉例說明：
>>> 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)
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對億速云的支持。如果你想了解更多相關內容請查看下面相關鏈接
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