最近，處理兩個矩陣的點除，得到結果後，再作其他的計算，發現有些內建的函式不work；檢視得到的資料，發現有很多nan和inf，導致python的基本函式執行不了，這是因為在除的過程中分母出現0的緣故。為了將結果能夠被python其他函式處理，尤其numpy庫，需要將nan，inf轉為python所能識別的型別。這裡將nan，inf替換0作為例子。
1. **
import numpy as np
a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.inf, 3, 4], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]])
print a
where_are_nan = np.isnan(a)
where_are_inf = np.isinf(a)
a[where_are_nan] = 0
a[where_are_inf] = 0
print a
print np.mean(a)
2. 執行結果
[[ nan nan 1. 2.]
[ inf inf 3. 4.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 2. 2. 2. 2.]]
[[ 0. 0. 1. 2.]
[ 0. 0. 3. 4.]
[ 1. 1. 1. 1.]
[ 2. 2. 2. 2.]]
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參考資料：
python將nan, inf轉為特定的數字
在有些機器學習和神經網路模型訓練過程中，可能會遇到原始資料集經過預處理後，資料中包含nan inf等佔位符，導致模型訓練損失函式計算出現偏差，最終導致模型準確率低的問題。所以需要在預處理階段，將該部分資料進行處理操作，常見操作為資料標準化處理後用0代替，另一種方法是利用插值方法進行資料填充。本部分只...
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