numpy.nan_to_num

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

Замена NaN на ноль, а бесконечности на большие конечные числа.

Если x не точное, NaN заменяется нулем, а бесконечности и -бесконечности заменяются соответственно наибольшим и наименьшим конечным значением плавающей точки, представимыми x.dtype.

Для комплексных типов данных вышеуказанное применяется к каждой из вещественной и мнимой составляющих x по отдельности.

Если x не точное, то никакие замены не производятся.

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 копирования. По умолчанию True. Добавлена в версии 1.13.
Возвращает:	out : ndarray x, со значениями, не являющимися конечными, 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 числами, не являющимися числами (NaN).

isfinite

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

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки арифметики (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])