python - 将 "nan"值转换为 numpy 矩阵中不同于 0 的不同值

Question

我有这样一个 numpy 矩阵:

[[182 93 107 ..., nan nan -1]
 [182 93 107 ..., nan nan -1]
 [182 93 110 ..., nan nan -1]
 ..., 
 [188 95 112 ..., nan nan -1]
 [188 97 115 ..., nan nan -1]
 [188 95 112 ..., nan nan -1]]

我想将 nan 值更改为非零值。为此，我使用了这种技术:

x_train[np.isnan(x_train)] = -10

但是我得到了这个错误:

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''.

我该如何解决这个问题？

谢谢，

Answer 1

如果您的初始数组是可以有意义地解释为 float 的字符串，那么您可以使用 astype 进行转换:

b = np.array([['182', '93', '107', 'nan', 'nan', '-1'],
 ['182', '93', '107', 'nan', 'nan', '-1'],
 ['182', '93', '110', 'nan', 'nan', '-1'],
 ['188', '95', '112', 'nan', 'nan', '-1'],
 ['188', '97', '115', 'nan', 'nan', '-1'],
 ['188', '95', '112', 'nan', 'nan', '-1']])

c = b.astype(np.float)
c[np.isnan(c)]=-10

array([[ 182.,   93.,  107.,  -10.,  -10.,   -1.],
       [ 182.,   93.,  107.,  -10.,  -10.,   -1.],
       [ 182.,   93.,  110.,  -10.,  -10.,   -1.],
       [ 188.,   95.,  112.,  -10.,  -10.,   -1.],
       [ 188.,   97.,  115.,  -10.,  -10.,   -1.],
       [ 188.,   95.,  112.,  -10.,  -10.,   -1.]])