python中nan与inf转为特定数字方法示例

前言

最近因为工作的需求，要处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有些内置的函数不work；查看得到的数据，发现有很多nan和inf，导致Python的基本函数运行不了，这是因为在除的过程中分母出现0的缘故。为了将结果能够被python其他函数处理，尤其numpy库，需要将nan，inf转为python所能识别的类型。

这里将nan，inf替换0作为例子。下面来看看详细的介绍：

1. 代码

import numpy as np 
a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]]) 
print a 
where_are_nan = np.isnan(a) 
where_are_inf = np.isinf(a) 
a[where_are_nan] = 0 
a[where_are_inf] = 0 
print a 
print np.mean(a) 

2. 运行结果

[[ nan nan 1. 2.] 
 [ inf inf 3. 4.] 
 [ 1. 1. 1. 1.] 
 [ 2. 2. 2. 2.]] 
[[ 0. 0. 1. 2.] 
 [ 0. 0. 3. 4.] 
 [ 1. 1. 1. 1.] 
 [ 2. 2. 2. 2.]] 
1.375 

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。

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