用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零

【问题标题】：Replace the zeros in a NumPy integer array with nan用 nan 替换 NumPy 整数数组中的零
【发布时间】：2015-03-02 22:02:13
【问题描述】：

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

但是我收到了这个错误：

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？

【问题讨论】：

Numpy - Replace a number with NaN的可能重复

标签： python arrays numpy nan

【解决方案1】：

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

出现错误是因为字符串值'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.]])

【讨论】：