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NaN-Werte aus NumPy-Arrays entfernen
Beim Umgang mit numerischen Daten in NumPy-Arrays kommt es häufig vor, dass fehlende Werte durch NaN dargestellt werden ( Keine Zahl). Um eine ordnungsgemäße Datenanalyse sicherzustellen und Fehler zu vermeiden, ist es notwendig, diese NaN-Werte zu entfernen. Dieser Artikel stellt die Lösung zum effektiven Entfernen von NaNs aus NumPy-Arrays vor.
Methode:
NumPy bietet eine unkomplizierte Methode zum Entfernen von NaN-Werten mit:
<code class="python">x = x[~numpy.isnan(x)]</code>
Erklärung:
Der Kern dieser Lösung liegt in der NumPy-Funktion numpy.isnan. Diese Funktion nimmt ein Eingabearray und gibt ein boolesches Array derselben Form zurück, wobei True NaN-Werten und False gültigen numerischen Werten entspricht.
Um die NaN-Werte zu entfernen, wird der logische Negationsoperator ~ angewendet das boolesche Array. Dies führt zu einem Array, in dem „True“ für gültige Zahlen und „False“ für NaNs steht.
Abschließend filtert die Subskription des ursprünglichen Arrays x mit dem booleschen Array die Elemente heraus, bei denen der Wert „False“ ist (d. h. NaN). ). Dadurch werden effektiv alle NaN-Werte aus dem Array entfernt, was zu einem Array mit nur gültigen Zahlen führt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entferne ich NaN-Werte aus NumPy-Arrays?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!