numpy.nan_to_num

numpy.nan_to_num(x, copy=True) [source]

Заменить NaN на ноль, а бесконечность на большие конечные числа.

Если x не является точным, NaN заменяется нулём, а бесконечность и -бесконечность заменяются соответственно наибольшим и наименьшим конечным значением с плавающей точкой, представимым x.dtype.

Для комплексных типов данных вышеперечисленное применяется к каждой из действительной и мнимой составляющих x по отдельности.

Если x не является точным, то никаких замен не производится.

Параметры:	x : scalar or array_like Входные данные. copy : bool, optional Создавать копию x (True) или заменять значения на месте (False). Операция на месте выполняется только в том случае, если приведение к массиву не требует копии. По умолчанию True. Новое в версии 1.13.
Возвращает:	out : ndarray x, со значениями, которые не являются числами, заменёнными. Если copy равно False, это может быть само x.

См. также

isinf

Показывает, какие элементы являются положительной или отрицательной бесконечностью.

isneginf

Показывает, какие элементы являются отрицательной бесконечностью.

isposinf

Показывает, какие элементы являются положительной бесконечностью.

isnan

Показывает, какие элементы являются Не числом (NaN).

isfinite

Показывает, какие элементы являются конечными (не NaN и не бесконечность)

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей запятой (IEEE 754). Это означает, что Не число не эквивалентно бесконечности.

Примеры

>>> np.nan_to_num(np.inf)
1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(-np.inf)
-1.7976931348623157e+308
>>> np.nan_to_num(np.nan)
0.0
>>> 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])
>>> y = np.array([complex(np.inf, np.nan), np.nan, complex(np.nan, np.inf)])
>>> np.nan_to_num(y)
array([  1.79769313e+308 +0.00000000e+000j,
         0.00000000e+000 +0.00000000e+000j,
         0.00000000e+000 +1.79769313e+308j])