Python में numpy.nan_to_num() से NaN को शून्य और ऋणात्मक अनंत को कस्टम मान से बदलें

परिचय

यह उदाहरण वास्तविक संख्याओं की सरणी पर numpy.nan_to_num() का उपयोग दर्शाता है, जहां neginf पैरामीटर से ऋणात्मक अनंत को कस्टम मान से बदला जाता है।

चरण

1. लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np

2. अनंत, NaN और सामान्य मानों वाली सरणी बनाएं

arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

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, ऋणात्मक अनंत को 22222 से बदलें (धनात्मक अनंत डिफ़ॉल्ट)

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

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

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→0, -inf→22222, +inf→डिफ़ॉल्ट अधिकतम
print("\nपरिणाम...\n", np.nan_to_num(arr, neginf=22222))

आउटपुट

हमारी सरणी...
 [ inf -inf  nan -128.  128.]
हमारी सरणी के आयाम...
 1
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...
 float64
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का आकार...
 (5,)
परिणाम...
 [1.79769313e+308  2.22220000e+04  0.00000000e+00 -1.28000000e+02  1.28000000e+02]

व्याख्या