NaN को शून्य से और अनंत को बड़ी परिमित संख्याओं से बदलने के लिए, Python में numpy.nan_to_num() विधि का उपयोग करें। विधि वापस आती है, x, गैर-परिमित मानों को प्रतिस्थापित करके। यदि प्रतिलिपि गलत है, तो यह स्वयं x हो सकता है। पहला पैरामीटर इनपुट डेटा है। दूसरा पैरामीटर कॉपी है, चाहे x (True) की कॉपी बनाना है या मानों को इन-प्लेस (False) बदलना है। इन-प्लेस ऑपरेशन केवल तभी होता है जब किसी सरणी में कास्ट करने के लिए कॉपी की आवश्यकता नहीं होती है। डिफ़ॉल्ट सत्य है।
तीसरा पैरामीटर nan है, NaN मानों को भरने के लिए उपयोग किया जाने वाला मान। यदि कोई मान पारित नहीं होता है तो NaN मान 0.0 से बदल दिया जाएगा। चौथा पैरामीटर, पॉज़िनफ़, सकारात्मक अनंत मानों को भरने के लिए उपयोग किया जाने वाला मान। यदि कोई मान पारित नहीं किया जाता है, तो धनात्मक अनंत मानों को a से बदल दिया जाएगा। 5वां पैरामीटर, neginfint, एक मान जिसका उपयोग ऋणात्मक अनंत मानों को भरने के लिए किया जाता है। यदि कोई मान पारित नहीं होता है तो ऋणात्मक अनंत मानों को एक बहुत छोटी (या ऋणात्मक) संख्या से बदल दिया जाएगा।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें-
import numpy as np
सरणी () विधि का उपयोग करके एक संख्यात्मक सरणी बनाना -
arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",arr) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape) NaN को शून्य से और अनंत को बड़ी परिमित संख्याओं से बदलने के लिए, Python में numpy.nan_to_num() विधि का उपयोग करें। विधि वापस आती है, x, गैर-परिमित मानों को प्रतिस्थापित करके। यदि प्रतिलिपि गलत है, तो यह स्वयं x हो सकती है -
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, nan = 11111)) उदाहरण
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To replace NaN with zero and infinity with large finite numbers, use the numpy.nan_to_num() method in Python
# The method returns, x, with the non-finite values replaced. If copy is False, this may be x itself.
print("\nResult...\n",np.nan_to_num(arr, nan = 11111)) आउटपुट
Our Array... [ inf -inf nan -128. 128.] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... float64 Shape of our Array object... (5,) Result... [ 1.79769313e+308 -1.79769313e+308 1.11110000e+004 -1.28000000e+002 1.28000000e+002]