我有一个包含nan的numpy数组。我尝试使用
将这些nans转换为零 X_ = np.nan_to_num(X_, copy = False)
但是没有用。我怀疑它是因为X_的dtype是对象。我尝试使用
将其转换为float64X_= X_.astype(np.float64)
但是那也不起作用
当dtype是object时,是否可以将nan转换为零?
答案 0 :(得分:0)
a = [np.nan]
b = np.array(a)
c = np.nan_to_num(b)
print(b)
print(c)
结果:
[nan]
[0.]
有效。检查您的X_格式。
答案 1 :(得分:0)
似乎由于对象类型的原因,无法转换为float。可能有点hacky,但是您可以尝试转换为str:
void Start()
{
cameraContainer = new GameObject("Camera Container");
cameraContainer.transform.position = transform.position;
transform.SetParent(cameraContainer.transform);
gyroEnabled = EnableGyro();
}
// Update is called once per frame
void Update()
{
if(gyroEnabled)
{
transform.localRotation = gyro.attitude * rot;
}
}
private bool EnableGyro()
{
if(SystemInfo.supportsGyroscope)
{
gyro = Input.gyro;
gyro.enabled = true;
cameraContainer.transform.rotation = Quaternion.Euler(90f, 90f, 0);
rot = new Quaternion(0, 0, 1, 0);
return true;
}
return false;
}
答案 2 :(得分:0)
如果您的数组仅包含“合理”(请参见下文)元素,则可以使用以下解决方法:
np.where(X_==X_,X_,0)
在合理的范围内,我的意思是元素e满足e == e,唯一例外是nan。例如,如果没有将用户定义的类用作元素,则应该是这种情况。
答案 3 :(得分:0)
“ object” dtype也引起了我一个问题。但是您的astype(np.float64)
确实为我工作。谢谢!
print("Creating a numpy array from a mixed type DataFrame can create an 'object' numpy array dtype:")
A = np.array([1., 2., 3., np.nan]); print('A:', A, A.dtype)
B = pd.DataFrame([[1., 2., 3., np.nan,], [1, 2, 3, '4']]
).to_numpy(); print('B:', B, B.dtype, '\n')
print('Converting vanilla A is fine:\n', np.nan_to_num(A, nan=-99), '\n')
print('But not B:\n', np.nan_to_num(B, nan=-99), '\n')
print('Not even this slice of B, \nB[0, :] : ', B[0, :])
print(np.nan_to_num(B[0, :], nan=-99), '\n')
print('The astype(np.float64) does the trick here:\n',
np.nan_to_num(B[0, :].astype(np.float64), nan=-99), '\n\n')
输出:
Creating a numpy array from a mixed type DataFrame can create an 'object' numpy array dtype:
A: [ 1. 2. 3. nan] float64
B: [[1.0 2.0 3.0 nan]
[1.0 2.0 3.0 '4']] object
Converting vanilla A is fine:
[ 1. 2. 3. -99.]
But not B:
[[1.0 2.0 3.0 nan]
[1.0 2.0 3.0 '4']]
Not even this slice of B,
B[0, :] : [1.0 2.0 3.0 nan]
[1.0 2.0 3.0 nan]
The astype(np.float64) does the trick here:
[ 1. 2. 3. -99.]