Python 如何将numpy数组中的inf值更改为以前的非inf值？

我有一个可能包含inf值的numpy数组

numpy数组是一个一维数字向量

是否有方法将数组的inf值更改为数组的上一个值（不是inf）

因此，如果数组的第1000个索引是inf，则应将其替换为不是inf的第999个索引

这是我想要的一个例子

vals=np.random.random（10000）
VAL
inf
和
-inf
将作为
nan
加载。因此，这应该用它来处理

试试这个更新的

import numpy as np

Data = np.array([np.nan,1.3,np.nan,1.4,np.nan,np.nan])

nansIndx = np.where(np.isnan(Data))[0]
isanIndx = np.where(~np.isnan(Data))[0]
for nan in nansIndx:
    replacementCandidates = np.where(isanIndx>nan)[0]
    if replacementCandidates.size != 0:
        replacement = Data[isanIndx[replacementCandidates[0]]]
    else:
        replacement = Data[isanIndx[np.where(isanIndx<nan)[0][-1]]]
    Data[nan] = replacement
print(Data)

将numpy导入为np
Data=np.array（[np.nan，1.3，np.nan，1.4，np.nan，np.nan]）
nansIndx=np.where（np.isnan（数据））[0]
isanIndx=np.where（~np.isnan（数据））[0]
对于nansIndx中的nan：
替换候选项=np.where（isanIndx>nan）[0]
如果replacementCandidates.size！=0：
替换=数据[isanIndx[replacement候选者[0]]
其他：
替换=数据[isanIndx[np.其中（isanIndx
inf
和
-inf
将作为
nan
加载。因此，这应该用它来处理

试试这个更新的

import numpy as np

Data = np.array([np.nan,1.3,np.nan,1.4,np.nan,np.nan])

nansIndx = np.where(np.isnan(Data))[0]
isanIndx = np.where(~np.isnan(Data))[0]
for nan in nansIndx:
    replacementCandidates = np.where(isanIndx>nan)[0]
    if replacementCandidates.size != 0:
        replacement = Data[isanIndx[replacementCandidates[0]]]
    else:
        replacement = Data[isanIndx[np.where(isanIndx<nan)[0][-1]]]
    Data[nan] = replacement
print(Data)

将numpy导入为np
Data=np.array（[np.nan，1.3，np.nan，1.4，np.nan，np.nan]）
nansIndx=np.where（np.isnan（数据））[0]
isanIndx=np.where（~np.isnan（数据））[0]
对于nansIndx中的nan：
替换候选项=np.where（isanIndx>nan）[0]
如果replacementCandidates.size！=0：
替换=数据[isanIndx[replacement候选者[0]]
其他：
替换=数据[isanIndx[np.where（isanIndx为什么不使用最简单的方法

for i in range (0,len(a)):
    if a[i]==inf: a[i]=a[i-1]

我从来没有使用过inf。也许你知道它的类型是str，所以你应该写一个[I]=='inf'
为什么不使用最简单的方法呢

for i in range (0,len(a)):
    if a[i]==inf: a[i]=a[i-1]

我从来没有使用过inf。也许你知道它的类型是str，所以你应该写一个[I]='inf'
你所说的数组的前一个值是什么意思，它是任何数组的元素吗？我编辑了这个问题以使它更清楚。这回答了问题吗？你可以这样做
my_arr[1000]=my_arr[999]
我正在寻找一个通用版本。添加一个我们可以使用的示例如何？你所说的数组的上一个值是什么意思，它是任何数组的元素吗？我编辑了这个问题以使其更清楚。这是否回答了问题？你可以这样做
my_arr[1000]=my_arr[999]
我正在寻找一个通用版本。添加一个我们可以使用的示例如何？函数会给我错误。请发布错误。我希望您已经导入了pandas或numpy，无论您在pandas:AttributeError中使用哪一个。DataFrame对象没有属性“as_matrix”。对于numpy:IndexError:tuple索引超出范围。在idx=np.行中（~mask，np.arange（mask.shape[1]），0）是的，我想要最接近的前一个不是inf。第一个元素不应该是inf。我认为这个解决方案很好。但是我为ISIN替换了isnan。函数给我错误。你能发布错误吗。我希望你已经导入了pandas或numpy，无论你在pandas中使用哪一个：AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“as_matrix”。对于numpy:indexer:tuple索引超出范围。在idx=np行，其中（~mask，np.arange（mask.shape[1]），0）是的，我想要最接近的前一个不是inf。第一个元素不应该是inf。我认为这个解决方案很好。但是我把isnan替换为ISINF应该是np.inf。还有更好的方法吗？我的数组非常大。inf应该是np.inf。还有更好的方法吗？我的数组非常大。