如何从 numpy 矩阵中删除 nan 和 inf 值？答案

【问题标题】：How to remove nan and inf values from a numpy matrix?如何从 numpy 矩阵中删除 nan 和 inf 值？
【发布时间】：2018-09-22 16:03:21
【问题描述】：

这是我的代码

import numpy as np
cv = [[1,3,4,56,0,345],[2,3,2,56,87,255],[234,45,35,76,12,87]]
cv2 = [[1,6,4,56,0,345],[2,3,4,56,187,255],[234,45,35,0,12,87]]

output = np.true_divide(cv,cv2,where=(cv!=0) | (cv2!=0))
print(output)`

我正在获取 Nan 和 inf 值。我尝试以不同的方式删除，一旦我删除了 Nan，然后我删除了 Inf 值并将它们替换为 0。但我需要将它们一起替换！有没有办法一起替换它们？

【问题讨论】：

"但是我需要一起替换它们！我"为什么？

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

您可以将NaN 和无限值替换为以下掩码：

output[~np.isfinite(output)] = 0

>>> output
array([[1.        , 0.5       , 1.        , 1.        , 0.        ,
        1.        ],
       [1.        , 1.        , 0.5       , 1.        , 0.46524064,
        1.        ],
       [1.        , 1.        , 1.        , 0.        , 1.        ,
        1.        ]])

【讨论】：

您不需要isnan、isfinite 两者都检查："Test element-wise for finiteness (not infinity or not Not a Number)."

【解决方案2】：

如果不想原地修改数组，可以利用np.ma库，创建一个掩码数组：

np.ma.masked_array(output, ~np.isfinite(output)).filled(0)

array([[1.        , 0.5       , 1.        , 1.        , 0.        ,
        1.        ],
       [1.        , 1.        , 0.5       , 1.        , 0.46524064,
        1.        ],
       [1.        , 1.        , 1.        , 0.        , 1.        ,
        1.        ]])

【讨论】：

【解决方案3】：

为此有一个特殊功能：

numpy.nan_to_num(x_arr, copy=False, nan=0.0, posinf=0.0, neginf=0.0)

【讨论】：