Python में NaN को शून्य और अनंत को बड़े फाइनाइट नंबर्स से बदलें

NumPy का numpy.nan_to_num() फंक्शन NaN मानों को शून्य से और अनंत (infinity) मानों को बड़े फाइनाइट नंबर्स से बदलता है। यह डेटा सफाई और न्यूमेरिकल स्थिरता के लिए सबसे आम उपयोग है।

सिंटैक्स

numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

• x: इनपुट ऐरे।
• copy: True = नई कॉपी, False = इन-प्लेस (यदि संभव)।
• nan: NaN रिप्लेसमेंट (डिफ़ॉल्ट 0.0)।
• posinf: +∞ रिप्लेसमेंट (डिफ़ॉल्ट: dtype मैक्स)।
• neginf: -∞ रिप्लेसमेंट (डिफ़ॉल्ट: dtype मिन)।

उदाहरण: डिफ़ॉल्ट व्यवहार

import numpy as np

# inf, -inf, nan, और सामान्य मान
arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])

print("मूल ऐरे:\n", arr)
print("\nडायमेंशन्स:", arr.ndim)
print("डेटा टाइप:", arr.dtype)
print("आकार:", arr.shape)

# डिफ़ॉल्ट: NaN→0, inf→डिफ़ॉल्ट फाइनाइट
result = np.nan_to_num(arr)
print("\nपरिणाम (डिफ़ॉल्ट):\n", result)

आउटपुट

मूल ऐरे:
 [ inf -inf nan -128. 128.]
डायमेंशन्स: 1
डेटा टाइप: float64
आकार: (5,)
परिणाम (डिफ़ॉल्ट):
 [ 1.79769313e+308 -1.79769313e+308 0.00000000e+000 -1.28000000e+002 1.28000000e+002]

व्याख्या

सामान्य उपयोग पैटर्न

# 1. ML डेटा सफाई
X_clean = np.nan_to_num(X, nan=0.0, posinf=1e6, neginf=-1e6)

# 2. लॉग गणना से पहले (log(0) = -inf से बचने के लिए)
arr = np.array([1, 0, -1, np.nan])
safe_arr = np.nan_to_num(arr, nan=1e-10, neginf=1e-10)
log_vals = np.log(np.abs(safe_arr))

# 3. विज़ुअलाइज़ेशन के लिए
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([1, 2, np.inf, 4, -np.inf, np.nan])
clean_data = np.nan_to_num(data, nan=0, posinf=10, neginf=-10)
plt.plot(clean_data)

इन-प्लेस ऑपरेशन (मेमोरी बचाएं)

arr = np.array([1.0, np.nan, np.inf])
print("पहले:", arr)
np.nan_to_num(arr, copy=False, nan=0, posinf=1e10)
print("बाद में (इन-प्लेस):", arr)

बहुआयामी ऐरे के साथ

arr_2d = np.array([[1, np.nan], [np.inf, -np.inf]])
print("2D ऐरे:\n", arr_2d)
print("साफ किया गया:\n", np.nan_to_num(arr_2d))

प्रदर्शन नोट

nan_to_num वेक्टोराइज़्ड है और बड़े ऐरे पर लूप की तुलना में बहुत तेज़ है। copy=False के साथ इन-प्लेस ऑपरेशन मेमोरी बचाता है लेकिन मूल डेटा बदल जाता है।