Numpy NP.isnan
Numpy -pakken er en av de mest grunnleggende pakkene når du jobber med dataoperasjoner i Python. Den har mange funksjoner og verktøy som gjør vitenskapelig beregning mye mer håndterbar.
En slik funksjon er ISNAN () -funksjonen. Denne funksjonen lar deg evaluere om et element med en matrise er nan eller ikke.
La oss utforske hvordan vi bruker denne funksjonen i Numpy.
Numpy isnan () funksjonssyntaks
Til tross for sin forenklede operasjon, tilbyr funksjonen en mangfoldig syntaks som vist i kodebiten nedenfor:
numpy.isnan (x, /, out = ingen, *, hvor = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dtype = ingen, subok = true [, signatur, extobj]) =Funksjonsparametere
De essensielle funksjonsparametrene er som vist nedenfor:
- X - refererer til inngangsarrayen eller elementet som må testes. Dette er en ikke-alternativ parameter.
- Hvor - spesifiserer om den universelle funksjonen skal beregnes i den posisjonen.
- Ut - refererer til en alternativ utgangsarray. Utgangsgruppen må være av samme form som utgangsresultatet.
- Casting - administrerer datakastingen som utføres.
- Subok - Lag underklasser eller ikke.
Returverdi
Funksjonen fungerer på et element-for-element-basis i matrisen og returnerer en rekke boolske verdier.
Hvis et element er nan, returnerer funksjonen sant og usant hvis annet.
Eksempler
La oss vurdere forskjellige eksempler for å forstå bedre hvordan funksjonen fungerer.
# Importer numpyImporter numpy som NP
x = 3.14159
y = np.Nan
print (f "x -> np.isnan (x) ")
print (f "y -> np.isnan (y) ")
I koden over har vi to variabler: x og y. x lagrer en numerisk verdi, og y er en nan.
Vi bruker deretter ISNAN () -funksjonen for å sjekke om en av verdiene er NAN. Koden skal returnere:
3.14159 -> falsknan -> sant
Eksempel 2
Det samme tilfellet gjelder en matrise, som vist i eksempelkoden nedenfor:
arr = np.Array ([[3, NP.Nan, 21],[30, 39, NP.nan],
[NP.Nan, 66, 75]])
trykk (NP.isnan (arr)
Vi har en 2D -matrise med numeriske og NAN -verdier i hver kolonne i dette eksemplet.
Når vi har passert matrisen inn i ISNAN () -funksjonen, bør vi få en output -matrise som vist:
[FALSE TRUE FALSE][Falsk falsk sann]
[True False False]]
Konklusjon
Denne opplæringen leder deg gjennom det grunnleggende ved å jobbe med Numpy ISNAN () -funksjonen. Denne funksjonen lar oss evaluere om en verdi er en nan eller ikke og returnerer den boolske verdien.
Takk for at du leser og lykkelig koding!!