Python में numpy.nan_to_num() से NaN को शून्य और अनंत को परिमित संख्या से बदलें

परिचय

numpy.nan_to_num() फ़ंक्शन सरणी में NaN (Not a Number) और अनंत मानों को परिमित संख्याओं से बदलता है। यह सम्मिश्र सरणियों के लिए भी काम करता है।

पैरामीटर

• x: इनपुट डेटा
• copy: कॉपी बनाएं (True) या इन-प्लेस बदलें (False), डिफ़ॉल्ट True
• nan: NaN को बदलने का मान (डिफ़ॉल्ट: 0.0)
• posinf: धनात्मक अनंत को बदलने का मान
• neginf: ऋणात्मक अनंत को बदलने का मान

चरण

1. लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np

2. सम्मिश्र अनंत और NaN वाली सरणी बनाएं

arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan])

3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें

print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nआयाम...\n", arr.ndim)
print("\nडेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
print("\nआकार...\n", arr.shape)

4. NaN को 0 और धनात्मक अनंत को 22222 से बदलें

print("\nपरिणाम...\n", np.nan_to_num(arr, posinf=22222))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

# सम्मिश्र अनंत और NaN वाली सरणी
arr = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan])

print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...\n", arr.shape)

# NaN को 0 से, धनात्मक अनंत को 22222 से बदलें
print("\nपरिणाम...\n", np.nan_to_num(arr, posinf=22222))

आउटपुट

हमारी सरणी...
 [inf+nanj nan +0.j]
हमारी सरणी के आयाम...
 1
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...
 complex128
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...
 (2,)
परिणाम...
 [22222.+0.j  0.+0.j]

व्याख्या

ऋणात्मक अनंत के लिए neginf पैरामीटर का उपयोग करें।