numpy中inf的相關文件
ieee 754浮點表示(正)無窮大。
>>
> np.ninf
-inf
>>
> np.inf
inf>>
> np.log(0)
-inf
>>
> np.array([1
,2])
/0#碰到的最多的情況
array(
[ inf, inf]
)
目前沒看到有什麼好處,只是單純用inf表示無窮大,方便理解和表示。
對使用者而言,對inf需要特殊處理,加大了工作量。
為什麼需要特殊處理?因為許多機器學習演算法庫並不支援對inf的處理。
常見的處理方法:
'''
isinf:顯示哪些元素為正或負無窮大
isposinf:顯示哪些元素為正無窮大
isneginf:顯示哪些元素為負無窮大
isnan:顯示哪些元素不是數字
isfinite:顯示哪些元素是有限的(不是非數字,正無窮大和負無窮大中的乙個)
'''>>
> np.isinf(np.inf)
#其他函式同理使用,isinf使用最多。
true
>>
> np.isinf(np.array([1
,np.inf]))
array(
[false
,true
], dtype=
bool
)>>
>np.isinf(pd.dataframe(np.array([1
,np.inf]))
)00false
1true
>>
>s1 = pd.series([1
,2,3
,np.inf]
)>>
>s1
01.0
12.0
23.0
3 nan
dtype: float64
#對inf填補 999
>>
>s1[np.isinf(s1)]=
999>>
>s1
01.0
12.0
23.0
3999.0
dtype: float64
#對inf填補np.nan (較為常用)
>>
>s1[np.isinf(s1)
]= np.nan
>>
>s1
01.0
12.0
23.0
3 nan
dtype: float64
以上就是本文的內容,覺得好的可以關注下。 hive中有關分桶
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