Nan trong danh sách Python
Trong python, NaN là viết tắt của Not a Number. Nó được sử dụng để biểu thị các giá trị không có trong tập dữ liệu hoặc tệp. Nó được phân loại là một giá trị dấu phẩy động đặc biệt và chỉ có thể được chuyển đổi thành kiểu dữ liệu float Show
Làm cách nào để kiểm tra xem danh sách có phải là NaN trong Python không?5 phương pháp kiểm tra giá trị NaN trong Python
Làm cách nào để kiểm tra xem danh sách có chứa NaN không?các np. phương thức isnan() nhận hai tham số, trong đó một tham số là tùy chọn. Chúng ta cũng có thể truyền mảng để kiểm tra xem các mục có trong mảng có thuộc lớp NaN hay không. Nếu là NaN thì phương thức trả về True nếu không thì trả về False NaN trong danh sách là gì?Giá trị NaN trong lập trình có nghĩa là Not a Number, tức là giá trị của biến không phải là số. Nếu một giá trị NaN xuất hiện trong một mảng hoặc một danh sách, nó có thể tạo ra sự cố và lỗi trong phép tính NaN có trong Numpy không?isnan. Kiểm tra phần tử khôn ngoan cho Không phải là số (NaN), trả về kết quả dưới dạng mảng bool. Đối với đầu vào mảng, kết quả là một mảng boolean có cùng kích thước với đầu vào và các giá trị là True nếu phần tử tương ứng của đầu vào là NaN; . Chức năng NaN có trong Python không?toán học. Phương thức isnan() kiểm tra xem một giá trị có phải là NaN (Không phải là Số) hay không. Phương thức này trả về True nếu giá trị được chỉ định là NaN, nếu không, nó trả về Sai Có nhiều cách để kiểm tra xem Mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào không. Hãy cùng nhau thảo luận về tất cả các phương pháp với một cách tiếp cận phù hợp và một ví dụ mã hoạt động Kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào bằng phương thức isnan() khôngMô-đun Numpy trong python, cung cấp chức năng numpy. isnan(), để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isnan() sẽ lấy một mảng làm đầu vào và trả về một mảng boolean có cùng kích thước. Các giá trị trong mảng boolean biểu thị rằng liệu phần tử ở vị trí tương ứng đó trong mảng ban đầu có phải là NaN hay không. Giá trị trong mảng boolean là True khi phần tử là NaN, ngược lại là false quảng cáo Cú pháp của isnan()numpy.isnan(arr) Thông sốarr = The input array to be passed to the function. Trở lạiReturns a boolean array, True where element is NaN, false otherwise. Vì phương thức này trả về một mảng boolean, chúng ta cần kiểm tra xem mảng đó có chứa ít nhất một giá trị thực i. e, giá trị NaN. Phương thức any() có thể được sử dụng để tìm xem có ít nhất một giá trị thực hay không. Phương thức any() trả về True nếu bất kỳ mục nào trong một mảng là đúng, ngược lại nó trả về Sai Cú pháp của any()any(arr) Thông sốarr = The input array to be passed to the function. Trở lạiReturns a boolean value, True if any item in an array are true, otherwise it returns False. Tiếp cận
Mã nguồnimport numpy as np # Creating a NumPy array arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.NaN, 5, 6]) # Check if the NumPy array contains any NaN value if(np.isnan(arr).any()): print("The Array contain NaN values") else: print("The Array does not contain NaN values") ĐẦU RAThe Array contain NaN values Kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào không bằng phương thức isna()Mô-đun Pandas trong python, cung cấp chức năng Pandas. isna(), để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isna() sẽ lấy một mảng làm đầu vào và trả về một mảng boolean. Các giá trị trong mảng boolean biểu thị rằng liệu phần tử ở vị trí tương ứng đó trong mảng ban đầu có phải là NaN hay không. Giá trị trong mảng boolean là True khi phần tử là NaN và sai nếu không Cú pháp của isna()________số 8Thông sốarr = The input array to be passed to the function. Trở lạinumpy.isnan(arr)1 Vì phương thức trả về một mảng boolean, chúng ta cần kiểm tra xem mảng đó có chứa ít nhất một giá trị thực không i. e, giá trị NaN. Phương thức any() có thể được sử dụng để tìm xem có ít nhất một giá trị thực hay không. any(arr) chấp nhận một mảng có nhiều mảng làm đối số và phương thức trả về True nếu bất kỳ mục nào trong một mảng là True, nếu không nó trả về False Tiếp cận
Mã nguồnnumpy.isnan(arr)2 ĐẦU RAThe Array contain NaN values Kiểm tra xem một mảng NumPy có bất kỳ giá trị NaN nào hay không bằng cách sử dụng phương thức isnan() của mô-đun toán họcMô-đun toán học trong python, cung cấp một hàm toán học. isnan() để kiểm tra xem một phần tử có phải là NaN hay không. Phương thức isnan() sẽ lấy một giá trị làm đầu vào và trả về một giá trị boolean, Giá trị boolean được trả về là True nếu phần tử là NaN, ngược lại là false Bây giờ để kiểm tra xem có NaN nào trong Mảng NumPy hay không, sử dụng vòng lặp for, chúng ta sẽ lặp lại mảng và áp dụng phương thức isnan() cho từng phần tử trong mảng, nếu có phần tử nào là NaN thì ngắt vòng lặp và in mảng Tiếp cận
Mã nguồnnumpy.isnan(arr)4 ĐẦU RAThe Array contain NaN values Kiểm tra sự bằng nhau của giá trị với chính nó để kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào khôngKhi một giá trị được kiểm tra bằng với chính nó, nó sẽ trả về True, nhưng trong trường hợp giá trị NaN, ngay cả khi nó được so sánh với chính nó, nó sẽ trả về Sai Bây giờ để kiểm tra xem có NaN trong mảng hay không, sử dụng vòng lặp for, chúng ta sẽ lặp lại mảng và so sánh từng phần tử với chính nó bằng toán tử đẳng thức. Nếu bất kỳ giá trị nào không bằng chính nó thì đó là giá trị NaN và mảng in có giá trị NaN Tiếp cận
Mã nguồnnumpy.isnan(arr)6 ĐẦU RAThe Array contain NaN values Tóm lượcTuyệt quá. bạn đã tạo ra nó, Chúng tôi đã thảo luận về tất cả các phương pháp có thể để kiểm tra xem một mảng NumPy có chứa bất kỳ giá trị NaN nào hay không. học tập vui vẻ Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay NaN trong danh sách Python là gì?Nan ngụ ý “ không phải số ” trong ngôn ngữ python. Nó thường là một giá trị kiểu float không tồn tại trong dữ liệu. Vì lý do này, người dùng dữ liệu phải xóa các giá trị “nan”. Có rất nhiều cách tiếp cận có sẵn để loại bỏ các giá trị “nan” khỏi cấu trúc dữ liệu danh sách.
Làm cách nào để kiểm tra giá trị NaN trong danh sách Python?isnan() để Kiểm tra các giá trị NaN trong Python. Để kiểm tra NaN, chúng ta có thể sử dụng toán học. hàm isnan() vì NaN không thể được kiểm tra bằng toán tử ==.
Tại sao tôi nhận được NaN làm đầu ra trong Python?Nan có nghĩa là “Không phải số”, điều này là do bên trong hàm lập phương của bạn, bạn không gọi hàm square mà nhận nội dung của nó. Change return x * square; with return x * square(x); and it should work. |