Pythonの複雑な入力値の場合、NaNをゼロに置き換え、無限大を大きな有限数に置き換えます
NaNをゼロに置き換え、無限大を大きな有限数に置き換えるには、Pythonのnumpy.nan_to_num()メソッドを使用します。このメソッドは、非有限値が置き換えられたxを返します。 copyがFalseの場合、これはx自体である可能性があります。最初のパラメーターは入力データです。 2番目のパラメーターは、xのコピーを作成するか(True)、値をインプレースで置き換えるか(False)、コピーです。インプレース操作は、配列へのキャストにコピーが必要ない場合にのみ発生します。デフォルトはTrueです。
3番目のパラメーターはnanで、NaN値を埋めるために使用される値です。値が渡されない場合、NaNvaluesは0.0に置き換えられます。 4番目のパラメーターposinfは、正の無限大値を埋めるために使用される値です。値が渡されない場合、正の無限大の値はに置き換えられます。 5番目のパラメーターneginfintは、負の無限大値を埋めるために使用される値です。値が渡されない場合、負の無限大の値は非常に小さい(または負の)数値に置き換えられます。
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします-
import numpy as np
array()メソッドを使用してnumpy配列を作成する-
arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan])
配列を表示する-
print("Our Array...\n",arr)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
データ型を取得-
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
形をとる-
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
NaNをゼロに置き換え、無限大を大きな有限数に置き換えるには、Pythonのnumpy.nan_to_num()メソッドを使用します。このメソッドは、非有限値が置き換えられたxを返します。コピーがFalseの場合、これはx自体である可能性があります-
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr))
例
import numpy as np # Creating a numpy array using the array() method arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan]) # Display the array print("Our Array...\n",arr) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) # Get the Shape print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape) # To replace NaN with zero and infinity with large finite numbers, use the numpy.nan_to_num() method in Python print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr))
出力
Our Array... [inf+nanj nan +0.j] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... complex128 Shape of our Array object... (2,) Result... [1.79769313e+308+0.j 0.00000000e+000+0.j]
-
MatplotlibでNaN値をプロットして操作する方法は?
matplotlibでNaN値をプロットして操作するには、次の手順を実行できます- いくつかのNaN値を持つnumpyを使用してデータを作成します。 imshow()を使用します データを画像として、つまり2D通常のラスター上に、カラーマップとデータを使用して表示する方法(手順1から)。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
-
2つ以上(または配列)の数値のGCD用のPythonプログラム
この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します- 問題の説明 −数の配列が与えられ、最大公約数を見つける必要があります。 3つ以上の数のgcdを見つける必要がある場合、gcdは、引数として提供されるすべての数に共通の素因数の積に等しくなります。引数の数のペアのGCDを繰り返し取得することによって計算することもできます。 ここでは、後者のアプローチを実装します では、実装を見てみましょう 例 def findgcd(x, y): while(y): x, y = y, x % y &n