NP NP.Isnan
El paquete Numpy es uno de los paquetes más básicos cuando se trabaja con operaciones de datos en Python. Tiene muchas funciones y utilidades que hacen que el cálculo científico sea mucho más manejable.
Una de esas funciones es la función isnan (). Esta función le permite evaluar si un elemento con una matriz es NAN o no.
Explore cómo usar esta función en Numpy.
Sintaxis de la función numpy isnan ()
A pesar de su operación simplista, la función ofrece una sintaxis diversa como se muestra en el fragmento de código a continuación:
numpy.isnan (x, /, out = none, *, where = true, casting = 'mismo_kind', orden = 'k', dtype = none, subok = true [, firma, extoBj]) =Parámetros de función
Los parámetros de la función esencial son los que se muestran a continuación:
- x - se refiere a la matriz o elemento de entrada que debe probarse. Este es un parámetro no opcional.
- Donde: especifica si la función universal debe calcularse en esa posición.
- Out - se refiere a una matriz de salida alternativa. La matriz de salida debe tener la misma forma que el resultado de la salida.
- Casting: administra la DataCasting que se realiza.
- SUBOK: hacer subclases o no.
Valor de retorno
La función funciona en forma de elemento por elemento en la matriz y devuelve una matriz de valores booleanos.
Si un elemento es nan, la función devuelve verdadero y falso si es lo contrario.
Ejemplos
Consideremos varios ejemplos para comprender mejor cómo funciona la función.
# Importar Numpyimportar numpy como np
x = 3.14159
y = NP.yaya
imprimir (f "x -> np.isnan (x) ")
imprimir (f "y -> np.isnan (y) ")
En el código anterior, tenemos dos variables: x e y. X almacena un valor numérico, e y es un nan.
Luego usamos la función isnan () para verificar si alguno de los valores es nan. El código debe devolver:
3.14159 -> falsonan -> verdadero
Ejemplo 2
El mismo caso se aplica a una matriz, como se muestra en el código de ejemplo a continuación:
arr = np.matriz ([[3, NP.nan, 21],[30, 39, NP.yaya],
[notario público.nan, 66, 75]])
Imprimir (NP.Isnan (arr)
Tenemos una matriz 2D con valores numéricos y nan en cada columna en este ejemplo.
Una vez que pasamos la matriz a la función ISNAN (), debemos obtener una matriz de salida como se muestra:
[[Falso Verdadero Falso][Falso falso verdadero]
[Verdadero falso falso]]
Conclusión
Este tutorial lo guía a través de lo fundamental de trabajar con la función Numpy Isnan (). Esta función nos permite evaluar si un valor es un nan o no y devolver el valor booleano.
Gracias por leer y feliz codificación!!