Python 替换数组中的值

作为使用数组的操作中另一个值的替换值，或者如何在数组中搜索并用另一个值替换一个值

例如：

array ([[NaN, 1., 1., 1., 1., 1., 1.]
       [1., NaN, 1., 1., 1., 1., 1.]
       [1., 1., NaN, 1., 1., 1., 1.]
       [1., 1., 1., NaN, 1., 1., 1.]
       [1., 1., 1., 1., NaN, 1., 1.]
       [1., 1., 1., 1., 1., NaN, 1.]
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., NaN]])

它可以将NaN替换为0。 感谢您的回复

您可以这样做：

import numpy as np
x=np.array([[np.NaN, 1., 1., 1., 1., 1., 1.],[1., np.NaN, 1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., np.NaN, 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., np.NaN, 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., np.NaN, 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1., np.NaN, 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1., np.NaN]])
x[np.isnan(x)]=0

np.isnan（x）

在

x

为

NaN

的地方返回一个布尔数组。

x[boolean\u array]=0

用于在布尔数组为

True

的位置分配值0

---

有关花式索引和更多内容的详细介绍，请参见。

现在有一个特殊功能：

a = numpy.nan_to_num(a)

---

以下是问题中的示例数组：

import numpy as np
a = np.where(np.eye(7), np.nan, 1)

您可以使用和函数创建新数组

b

：

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

或者使用就地功能直接修改

a

阵列：

np.place(a, np.isnan(a), 0)  # returns None

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@里卡多：让x成为你们的numpy数组。在反滤器中做的时候，刚刚保存了我的培根。[图像处理]但这将涉及一个与

a

类型和形状相同的临时变量，它对大型矩阵很重要。@dashesy从1.13版开始，您可以就地执行：a=numpy.nan\u to_num（a，copy=False）。。。有关参数“copy”的详细信息：是创建x的副本（True）还是就地替换值（False）。仅当强制转换到阵列不需要副本时，才会发生就地操作。默认值为True。版本1.13中新增。有没有办法选择0以外的填充值？