ন্যান মানকে শূন্যে রূপান্তর করুন

Question 1

আমার কাছে একটি 2 ডি নাম্পার অ্যারে আছে। এই অ্যারেটির কয়েকটি মান NaN। আমি এই অ্যারেটি ব্যবহার করে কিছু নির্দিষ্ট অপারেশন করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ অ্যারে বিবেচনা করুন:

[[   0.   43.   67.    0.   38.]
 [ 100.   86.   96.  100.   94.]
 [  76.   79.   83.   89.   56.]
 [  88.   NaN   67.   89.   81.]
 [  94.   79.   67.   89.   69.]
 [  88.   79.   58.   72.   63.]
 [  76.   79.   71.   67.   56.]
 [  71.   71.   NaN   56.  100.]]

আমি প্রতিটি সারিটি একবারে একবার নেওয়ার চেষ্টা করছি, সারি থেকে সর্বোচ্চ 3 টি মান পেতে এবং তাদের গড় নিতে বিপরীত ক্রমে এটি সাজান। আমি যে কোডটি চেষ্টা করেছি তা হ'ল:

# nparr is a 2D numpy array
for entry in nparr:
    sortedentry = sorted(entry, reverse=True)
    highest_3_values = sortedentry[:3]
    avg_highest_3 = float(sum(highest_3_values)) / 3

এটি থাকা সারিগুলির জন্য কাজ করে না NaN। আমার প্রশ্ন হ'ল, NaN2 ডি নাম্পার অ্যারেতে সমস্ত মানগুলিকে শূন্যে রূপান্তর করার জন্য কী দ্রুত উপায় আছে যাতে আমার বাছাই করার চেষ্টা করা এবং অন্যান্য জিনিসগুলি সাজানোর ক্ষেত্রে আমার কোনও সমস্যা না হয়।

Question 2

এই কাজ করা উচিত:

from numpy import *

a = array([[1, 2, 3], [0, 3, NaN]])
where_are_NaNs = isnan(a)
a[where_are_NaNs] = 0

উপরের ক্ষেত্রে যেখানে_আর_না

In [12]: where_are_NaNs
Out[12]: 
array([[False, False, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)

Question 3

Aআপনার 2D অ্যারে কোথায় :

import numpy as np
A[np.isnan(A)] = 0

ফাংশনটি isnanএকটি বুল অ্যারে তৈরি করে যেখানে NaNমানগুলি তা নির্দেশ করে । একটি বুলিয়ান অ্যারে একই আকারের একটি অ্যারে সূচক করতে ব্যবহৃত হতে পারে। এটিকে মুখোশের মতো ভাবুন।

Question 4

ন্যান_ টু_নুম () কীভাবে ?

Question 5

আপনার np.whereকোথায় রয়েছে তা খুঁজে পেতে আপনি ব্যবহার করতে পারেন NaN:

import numpy as np

a = np.array([[   0,   43,   67,    0,   38],
              [ 100,   86,   96,  100,   94],
              [  76,   79,   83,   89,   56],
              [  88,   np.nan,   67,   89,   81],
              [  94,   79,   67,   89,   69],
              [  88,   79,   58,   72,   63],
              [  76,   79,   71,   67,   56],
              [  71,   71,   np.nan,   56,  100]])

b = np.where(np.isnan(a), 0, a)

In [20]: b
Out[20]: 
array([[   0.,   43.,   67.,    0.,   38.],
       [ 100.,   86.,   96.,  100.,   94.],
       [  76.,   79.,   83.,   89.,   56.],
       [  88.,    0.,   67.,   89.,   81.],
       [  94.,   79.,   67.,   89.,   69.],
       [  88.,   79.,   58.,   72.,   63.],
       [  76.,   79.,   71.,   67.,   56.],
       [  71.,   71.,    0.,   56.,  100.]])

Question 6

ব্যবহারের জন্য ড্রকের উত্তরের একটি কোড উদাহরণ nan_to_num:

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1, 2, 3], [0, 3, np.NaN]])
>>> A = np.nan_to_num(A)
>>> A
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 0.,  3.,  0.]])

Question 7

আপনি numpy.nan_to_num ব্যবহার করতে পারেন :

numpy.nan_to_num (এক্স): প্রতিস্থাপন নান দিয়ে শূন্য এবং INF সঙ্গে সসীম সংখ্যা ।

উদাহরণ (দস্তাবেজ দেখুন):

>>> np.set_printoptions(precision=8)
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000,
        -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])

Question 8

নান কখনই নানের সমান হয় না

if z!=z:z=0

সুতরাং একটি 2 ডি অ্যারের জন্য

for entry in nparr:
    if entry!=entry:entry=0

Question 9

আপনি ল্যাম্বদা ফাংশনটি ব্যবহার করতে পারেন, 1D অ্যারের উদাহরণ:

import numpy as np
a = [np.nan, 2, 3]
map(lambda v:0 if np.isnan(v) == True else v, a)

এটি আপনাকে ফলাফল দেবে:

[0, 2, 3]

Question 10

আপনার উদ্দেশ্যে, যদি সমস্ত আইটেম হিসাবে সংরক্ষণ করা হয় strএবং আপনি যেমন ব্যবহার করছেন ঠিক তেমনি বাছাই করা হয় এবং তারপরে প্রথম উপাদানটি পরীক্ষা করে এটি '0' দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন

>>> l1 = ['88','NaN','67','89','81']
>>> n = sorted(l1,reverse=True)
['NaN', '89', '88', '81', '67']
>>> import math
>>> if math.isnan(float(n[0])):
...     n[0] = '0'
... 
>>> n
['0', '89', '88', '81', '67']