Numpy में nan मानों को शून्य से कैसे बदलें

आप NumPy में NaN मानों को शून्य से बदलने के लिए निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 my_array[np. isnan (my_array)] = 0

यह सिंटैक्स मैट्रिक्स और ऐरे दोनों के साथ काम करता है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: NumPy सरणी में NaN मानों को शून्य से बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि NumPy सरणी में सभी NaN मानों को शून्य से कैसे बदला जाए:

 import numpy as np

#create array of data
my_array = np. array ([4, np.nan, 6, np.nan, 10, 11, 14, 19, 22])

#replace nan values with zero in array
my_array[np. isnan (my_array)] = 0

#view updated array
print (my_array)

[4.0.6.0.10.11.14.19.22.]

ध्यान दें कि मूल तालिका में दोनों NaN मानों को शून्य से बदल दिया गया है।

उदाहरण 2: NumPy मैट्रिक्स में NaN मानों को शून्य से बदलें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित NumPy मैट्रिक्स है:

 import numpy as np

#create NumPy matrix
my_matrix = np. matrix ( np.array ([np.nan,4,3,np.nan,8,12]). reshape ((3,2)))

#view NumPy matrix
print (my_matrix)

[[nah 4.]
 [ 3. nah]
 [8.12.]]

हम NumPy मैट्रिक्स में सभी NaN मानों को शून्य से बदलने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #replace nan values with zero in matrix
my_matrix[np. isnan (my_matrix)] = 0

#view updated array
print (my_matrix)

[[ 0. 4.]
 [ 30.]
 [8.12.]]

ध्यान दें कि मूल मैट्रिक्स से दोनों NaN मानों को शून्य से बदल दिया गया है।

संबंधित: NumPy सरणी से NaN मान कैसे निकालें

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि NumPy में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

NumPy सरणी को मानों से कैसे भरें
NumPy सरणी से विशिष्ट तत्व कैसे निकालें
NumPy सरणी में तत्वों को कैसे बदलें
NumPy सरणी से एक विशिष्ट पंक्ति कैसे प्राप्त करें