用nan替换NumPy整数数组中的零

Question

我写了以下Python脚本：

import numpy as np

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

但是我遇到了这个错误：

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]

如何在NumPy数组中用nan替换零？

- Heinz

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可能是Numpy-用NaN替换数字的重复问题。 - trblnc

Answer 1

np.nan 的类型为 float：包含它的数组也必须具有这种数据类型（或complex 或 object 数据类型），因此在尝试分配此值之前，您可能需要将 arr 转换成浮点数类型。

错误是因为字符串值'nan'无法转换为整数类型以匹配arr的数据类型。

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

- Alex Riley

Answer 2

整数数组无法保存NaN值，因此必须创建一个新副本；因此可以使用numpy.where在此处将满足条件的值替换为NaN：

arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
arr = np.where(arr==0, np.nan, arr)

# array([[nan,  1.,  2.],
#        [ 3.,  4.,  5.]])

- cottontail