python - 除以0后，将numpy数组中的NaN替换为0

Question

我正在划分两个 numpy 数组:

>>> import numpy as np
>>> a1 = np.array([[ 0,  3],
                   [ 0,  2]])
>>> a2 = np.array([[ 0,  3],
                   [ 0,  1]])
>>> d = a1/a2
>>> d
array([[ nan,   1.],
       [ nan,   2.]])
>>> where_are_NaNs = np.isnan(d)
>>> d[where_are_NaNs] = 0
>>> d
>>> array([[ 0.,  1.],
           [ 0.,  2.]])

我正在寻找一种无需使用 for 循环即可获取 0 而不是 Nan 的方法？

numpy有没有和pandas中的fillna()类似的功能？

Answer 1

下面的代码应该有效并将所有 NAN 转换为 0

d[np.isnan(d)] = 0

如果您希望所有内容都在一条线上，请考虑

d = np.nan_to_num(a1/a2)

这会将所有 NAN 转换为 0，请参见此处:http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.nan_to_num.html

注意:除以 0 时，您应该按照下面@imp9 的解决方案来避免不必要的警告或错误。