numpy.nan_to_num#

numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)[source]#

将 NaN 替换为零，将无穷大替换为大的有限数字（默认行为），或者使用用户使用 nan、posinf 和/或 neginf 关键字定义的数字。

如果 x 是非精确的，则 NaN 将被零或 nan 关键字中用户定义的值替换，无穷大将被 x.dtype 可表示的最大有限浮点值或 posinf 关键字中用户定义的值替换，-无穷大将被 x.dtype 可表示的最小的有限浮点值或 neginf 关键字中用户定义的值替换。

对于复数 dtype，上述操作将分别应用于 x 的实部和虚部。

如果 x 不是非精确的，则不进行任何替换。

参数：
x标量或 array_like

输入数据。

copybool，可选

是否创建 x 的副本 (True) 或就地替换值 (False)。就地操作仅在转换为数组不需要副本时发生。默认为 True。

nanint, float，可选

用于填充 NaN 值的值。如果未传递值，则 NaN 值将被 0.0 替换。

posinfint, float，可选

用于填充正无穷大值的值。如果未传递值，则正无穷大值将被一个很大的数字替换。

neginfint, float，可选

用于填充负无穷大值的值。如果未传递值，则负无穷大值将被一个很小的（或负的）数字替换。

返回值：
outndarray

x，其中非有限值已被替换。如果 copy 为 False，这可能是 x 本身。

参见

isinf

显示哪些元素是正无穷大或负无穷大。

isneginf

显示哪些元素是负无穷大。

isposinf

显示哪些元素是正无穷大。

isnan

显示哪些元素不是数字 (NaN)。

isfinite

显示哪些元素是有限的（不是 NaN，不是无穷大）

备注

NumPy 使用 IEEE 算术二进制浮点数标准 (IEEE 754)。这意味着非数字不等于无穷大。

示例

>>> import numpy as np
>>> np.nan_to_num(np.inf)
1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(-np.inf)
-1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(np.nan)
0.0
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([ 1.79769313e+308, -1.79769313e+308,  0.00000000e+000, # may vary
       -1.28000000e+002,  1.28000000e+002])
>>> np.nan_to_num(x, nan=-9999, posinf=33333333, neginf=33333333)
array([ 3.3333333e+07,  3.3333333e+07, -9.9990000e+03,
       -1.2800000e+02,  1.2800000e+02])
>>> y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)])
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000, # may vary
     -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])
>>> np.nan_to_num(y)
array([  1.79769313e+308 +0.00000000e+000j, # may vary
         0.00000000e+000 +0.00000000e+000j,
         0.00000000e+000 +1.79769313e+308j])
>>> np.nan_to_num(y, nan=111111, posinf=222222)
array([222222.+111111.j, 111111.     +0.j, 111111.+222222.j])
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