我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray

代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

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

>> np.nan == np.nan False >> np.nan is np.nan True >> math.nan is np.nan False >> np.isnan(math.nan) True 1. 判断 ndarray 中是否存在 nan >> c = np.array([ 1., 2., np.nan, 3., 4.]) >> np.isnan(c) array([False, False, True, Fals

numpy.isnan(myarray).any() 下面讨论了哪一种方法的速度最快 reference: stackoverflow.com/questions/911871/detect-if-a-numpy-array-contains-at-least-one-non-numeric-value

转自:http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54352889 在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的,有的时候需要对数据值是否为nan值做判断,但是如下处理时会出现一个很诡异的结果: import numpy as np np.nan == np.nan #此时会输出为False 1 2 3 4 对np.nan进行help查看,输出如下: Help on float object: class float(object) |

1,js判断undefined 主要用typeof(),typeof的返回值有:undefined,object,boolean,number,string,symbol,function等, if(typeof(str)) == 'undefinde'){ alert('undefined'); } 2,js判断NAN NAN代表非数字的特殊值, 一般出现NAN的情况有几种, 1,将字符串转成数字的时候就会变成NAN var str = 'abc'; parseInt(str): //NANp

1.数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]) print(np.vstack((t1, t2))) # 竖直拼接 print(np.hstack((t1, t2))) # 水平拼接 [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10

  转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/10869725.html  1.np.isnan(只有数组数值运算时可使用) 注意:numpy模块的isnan方法仅支持对数值进行判断,因此传入的如果是字符串类型会报错   2.is np.nan(不建议使用) 如果我们的空值只会出现由numpy模块的nan,或只想判断由numpy模块生成的nan值,可以使用,但其他场合一律不建议使用 注意:因为math模块同样可以产生nan值,且math.nan由

今天在用写一段求和的代码时候,发现最后返回的是nan的结果,这段循环求和代码依次调用了三个函数,于是依次打印这三个函数的返回值,发现其中一个函数的返回值为nan,原来是因为这段函数里面没有相似的用户,所有返回结果为nan,于是我就想加一个判断条件,当结果为空时,跳过本次循环: if res==nan: continue 本以为加上这一句话就可以了,于是重新运行了一下,oh,shit!!!!结果没有任何变化,以前是nan的还是一样没有跳过.于是我想到了我用到了Python的numpy库,会不会是n

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433 真值测试Truth value testing all(a[, axis, out, keepdims]) Test whether all array elements along a given axis evaluate to True. any(a[, axis, out, keepdims]) Test whether any array element along a gi

数组函数 通用元素级数组函数通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级的运算.我们可以将其看做是简单的函数(接收一个或多个参数,返回一个或者多个返回值). 常用一元ufunc: 函数 说明 abs 计算整数.浮点数的绝对值. aqrt 计算各元素的平方根.相当于arr ** 0.5 square 计算各元素的平方.相当于arr ** 2 sign 计算各元素的正负号,1(正数).0(零).-1(负数) ceil 计算各元素的celling值,即大于该值的最小整数. floo

一.MumPy:数组计算 1.NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.2.NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 3.安装方法:pip install numpy4.引用方式:import numpy as np 二.NumPy:ndarray-多维数组

基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵,那就表示x内每个元素求平方 inf:表示正无穷 逻辑运算符:and,or,not 字典的get方法 a.get(k,d) 1 1 get相当于一条if…else…语句.若k在字典a中,则返回a[k]:若k不在a中,则返回参数d. l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4: l.get(1,0) 返回值是0: 1 2 3 1 2 3 type函数:返回数据类型 type(x):返回x的类型 type(x)._name_:返回该类

前言 numpy是一个很基础很底层的模块,其重要性不言而喻,可以说对于新手来说是最基础的入门必须要学习的其中之一.在很多数据分析,深度学习,机器学习亦或是人工智能领域的模块中,很多的底层都会用到这个模块,是必知必会的一个基础模块. 那么numpy作为这么基础的一个模块,它是干什么的,它的主要功能是处理什么的,我可以直接告诉你,numpy主要用于数组的批量运算. anaconda的安装 anaconda是一个开源的python版本,其包含了大量用于科学计算的包以及依赖项,所以数据分析或者科学计算,

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).是python中的一款高性能,用于科学计算和数据分析的基础包. NumPy的主要对象是一个强大的.同种元素的.N维数组对象Array.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).NumPy的数组类被称

一.介绍 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. 1.主要功能 1)ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间2)无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数3)读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具4)线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能5)用于集成C.C++等代码的工具 2.安装方法 pip install numpy 3.引用方法 import numpy as np 二.ndarray-多维数组对象 创建ndarray:np.ar

一.NumPy:数组计算1.NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.2.NumPy的主要功能: # ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 # 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 # *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 # *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 # *用于集成C.C++等代码的工具 3.安装方法:pip install numpy 二.NumPy:ndarray-多维数组对象1.创建ndarray:np

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>NaN</title> <

使用numpy生成数字 生成的类型是ndarray类型 t1 = np.array([1,2,3,4,5]) print(t1,type(t1)) # 类型为ndarray t2 = np.array(range(10)) print(t2) t3 = np.arange(10) # 相当于array+range print(t3,t3.dtype) # dtype 可以查看数组内的数据类型 t4 = np.arange(10,dtype="f2") # 制定数据类型 print(t4

/* * C++中非数的定义 NaN :阶码的每个二进制位全为1  并且  尾数不为0: 无穷:阶码的每个二进制位全为1  并且  尾数为0:符号位为0,是正无穷, 符号位为1是负无穷.所以NaN.正无穷.负无穷可以如此定义, 可以如此判断是否NaN: //float int __NaN=0xFFC00000,__Infinity=0x7F800000,__Neg_Infinity=0xFF800000; const float NaN=*((float *)&__NaN),Infinity=*