Ersetzen der Werte in einem Array

Question

als Ersatzwert für eine andere innerhalb einer Operation mit Arrays, oder wie in einem Array zu suchen, und einen Wert, der durch eine andere ersetzen

Beispiel:

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]])

Dabei gilt es NaN von 0 ersetzen kann. Vielen Dank für jede Antwort

Answer 1

Sie können dies tun:

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) gibt einen boolean-Array, das True ist überall dort, wo x NaN ist. x[ boolean_array ] = 0 beschäftigt Phantasie Indizierung den Wert 0 zuweisen, wo die boolean-Array True ist.

Für eine großartige Einführung in Phantasie Indizierung und vieles mehr finden Sie auch die numpybook .

Answer 2

in diesen Tagen gibt es die Sonderfunktion:

a = numpy.nan_to_num(a)

Answer 3

Hier ist der Beispiel-Array in der Frage:

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

Sie können entweder numpy.where und numpy.isnan Funktionen ein neues Array erstellen b:

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

oder verwenden Sie eine in-Place-Funktion, um direkt die a Array zu ändern:

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