Comment supprimer les valeurs NaN (Not-a-Number) d'un tableau NumPy ?

Suppression des valeurs NaN d'un tableau NumPy

Les tableaux NumPy contiennent souvent des données manquantes ou invalides représentées par NaN (Not-a-Number). La suppression de ces valeurs est essentielle pour la manipulation ou l’analyse des données. Voici comment y parvenir en utilisant NumPy :

Utilisation de Numpy.isnan et de l'indexation de tableaux

Pour supprimer les valeurs NaN d'un tableau x :

<code class="python">x = x[~numpy.isnan(x)]</code>

Explication :

1. numpy.isnan(x) : Cette fonction crée un tableau logique où True représente les valeurs NaN dans x.
2. Opérateur Logique-NOT (~) : Le tilde (~) inverse les valeurs Vrai/Faux, ce qui donne un tableau avec Vrai pour les valeurs non NaN.
3. Indexation du tableau avec le tableau résultant : En utilisant ce tableau logique pour indexer x, nous récupérons les éléments correspondant aux valeurs vraies, supprimant ainsi les valeurs NaN.

Exemple :

<code class="python">array = [1, 2, NaN, 4, NaN, 8]

# Remove NaN values
array_cleaned = array[~numpy.isnan(array)]

print(array_cleaned)  # Output: [1, 2, 4, 8]</code>

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!