用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零

Question

我在下面写了一个 python 脚本：

import numpy as np

arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
arr[arr==0]=['nan']
print arr

但是我得到了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Desktop\test.py", line 4, in <module>
    arr[arr==0]=['nan']
ValueError: invalid literal for long() with base 10: 'nan'
[Finished in 0.2s with exit code 1]

如何用 nan 替换 NumPy 数组中的零？

Answer 1

np.nan 具有类型 float：包含它的数组也必须具有此数据类型（或 complex 或 object 数据类型）因此您可能需要转换 arr 在尝试分配此值之前。

错误的产生是因为字符串值'nan'无法转换为整数类型以匹配arr的类型。

>>> arr = arr.astype('float')
>>> arr[arr == 0] = 'nan' # or use np.nan
>>> arr
array([[ nan,   1.,   2.],
       [  3.,   4.,   5.]])

用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零

Replace the zeros in a NumPy integer array with nan

python

arrays

numpy

nan