替换数组中的值

Question

作为具有数组的操作中的另一个的替换值，或者如何在数组中搜索并将值替换为另一个

例如：

array ([[NaN, 1., 1., 1., 1., 1., 1.]
       [1., NaN, 1., 1., 1., 1., 1.]
       [1., 1., NaN, 1., 1., 1., 1.]
       [1., 1., 1., NaN, 1., 1., 1.]
       [1., 1., 1., 1., NaN, 1., 1.]
       [1., 1., 1., 1., 1., NaN, 1.]
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., NaN]])

它可以用0代替NaN。 谢谢你的回复

Answer 1

你可以这样做：

import numpy as np
x=np.array([[np.NaN, 1., 1., 1., 1., 1., 1.],[1., np.NaN, 1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., np.NaN, 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., np.NaN, 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., np.NaN, 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1., np.NaN, 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., np.NaN]])
x[np.isnan(x)]=0

np.isnan（x）返回一个布尔数组， True ，其中 x 是 NaN 。 x [boolean_array] = 0 使用花式索引来分配如果布尔数组是 True ，则值为0。

有关精美索引的精彩介绍等等，另请参阅 numpybook 。

Answer 2

这些天有特殊的功能：

a = numpy.nan_to_num(a)

Answer 3

以下是问题中的示例数组：

import numpy as np
a = np.where(np.eye(7), np.nan, 1)

您可以使用 numpy.where 和 numpy.isnan 函数创建一个新数组<代码> b'/代码>：

b = np.where(np.isnan(a), 0, a)

或使用就地函数直接修改 a 数组：

np.place(a, np.isnan(a), 0)  # returns None