Python I'；I’我想从列表中创建一个数组，但保留NAN和INF 我分析了一个数据文件，它包含了由C++生成的空白分隔文本。一些驱动计算将溢出、下溢或生成NaN。字符串“1.#INF00”和“1.#IND00”似乎未被numpy.array（）消化，返回“float（）无效文本”错误。我尝试过这样的替换： line = line.replace('1.#INF00','inf') line = line.replace('1.#IND00','ind') vals = line.split(' ') myarray = array(vals)

但是，唉，没有用。我也试过“nan”和“nan”。是否有一些字符串可以替换，哪个float（）将解释为nan、inf等？也许我需要用一些引语来逃避

另外，你能告诉我matplotlib将如何处理inf吗？ 默认的解决方案是在检测到它们时将它们更改为NaN。matplotlib将优雅地处理这些数据，在数据中留下空白。对于我的'inf'和'ind'来说，这是可以接受的处理方法。

float（'nan'）

应该返回nan，

float（'inf'）

应该返回无穷大。至少我的解释器（CPython2.7）就是这样工作的。在CPython 2.5中，某些平台（尤其是Windows平台）上的情况似乎有所不同，但我怀疑您使用的是如此旧的Python版本

可能是numpy的问题，但在这种情况下，您可以尝试：

line = line.replace('1.#INF00','inf')
line = line.replace('1.#IND00','nan')
vals = line.split(' ')
myarray = array([float(x) for x in vals])

---

或者，您可以只调用

numpy.genfromtxt

并使用

缺少的\u值

e、 g.将此数据保存为
data.txt
：

1 0.2 0.3 1.#INF00
2 0.5 0.6 0.7
3 1.#IND00 0.1 0.2
4 0.4 0.4 0.5
5 0.5 0.5 0.7

您可以这样做（在这种特殊情况下，我们需要将注释标识符设置为默认“#”以外的值）：

这将产生：

array([[ 1. ,  0.2,  0.3,  nan],
       [ 2. ,  0.5,  0.6,  0.7],
       [ 3. ,  nan,  0.1,  0.2],
       [ 4. ,  0.4,  0.4,  0.5],
       [ 5. ,  0.5,  0.5,  0.7]])

比我快<代码>映射（float，vals）

应该更好。在做了上述更改后，我将#1.#IND00上的替换改为“nan”，这很有效。显然，对于“ind”没有任何解释，我在维护的这段代码中遗漏了一项。到数组的转换是在一个单独的步骤中进行的，与到数值的转换不同，我错过了这个小宝石：float（x）if'.'在x else int（x）中，因此如果我在实验时更仔细地阅读错误，我会注意到当我进行替换时，正是转换成整数的过程没有正确地分解'inf'。因此我对该条件进行了修改：（x中的float（x）if'.'或x中的'nan'或x中的'inf'else int（x）。

array([[ 1. ,  0.2,  0.3,  nan],
       [ 2. ,  0.5,  0.6,  0.7],
       [ 3. ,  nan,  0.1,  0.2],
       [ 4. ,  0.4,  0.4,  0.5],
       [ 5. ,  0.5,  0.5,  0.7]])