版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
版权
python同时被 3 个专栏收录
6 篇文章0 订阅
订阅专栏
5 篇文章0 订阅
订阅专栏
4 篇文章0 订阅
订阅专栏
什么是inf?
IEEE 754浮点表示(正)无穷大。
为什么会产生?
>>> np.NINF -inf >>> np.inf inf >>> np.log(0)-inf >>> np.array([1,2])/0#碰到的最多的情况 array([ inf, inf])
产生inf有什么好处?
目前没看到有什么好处,只是单纯用inf表示无穷大,方便理解和表示。
产生inf有什么坏处?
对用户而言,对inf需要特殊处理,加大了工作量。
为什么需要特殊处理?因为许多机器学习算法库并不支持对inf的处理。
怎么处理?
常见的处理方法:
不处理替换
怎么获取到inf的所在位置并进行填补?
''' isinf:显示哪些元素为正或负无穷大 isposinf:显示哪些元素为正无穷大 isneginf:显示哪些元素为负无穷大 isnan:显示哪些元素不是数字 isfinite:显示哪些元素是有限的(不是非数字,正无穷大和负无穷大中的一个) '''>>> np.isinf(np.inf)#其他函数同理使用,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])))00False1True>>>s1= pd.Series([1,2,3,np.inf])>>>s1 01.012.023.03 NaN dtype: float64 #对inf填补 999>>>s1[np.isinf(s1)]=999>>>s1 01.012.023.03999.0 dtype: float64 #对inf填补np.nan (较为常用)>>>s1[np.isinf(s1)]= np.nan >>>s1 01.012.023.03 NaN dtype: fl