Как создать массив nan в Python

Чтобы создать массив nan в Python NumPy, мы можем напрямую присвоить значения nan, использовать функцию np.full, функцию np.fill или изменить существующий массив с помощью значений nan, функцию np.repeat() или можем создайте список nan, используя понимание списка, и преобразуйте его в массив.

Существует шесть различных методов, которые могут помочь нам создать массив nan в Python. Давайте рассмотрим их один за другим, используя несколько наглядных примеров.

• Метод 1: с помощью np.nan
• Метод 2: используя numpy.full
• Способ 3: путем изменения существующего
• Метод 4: с использованием numpy.empty и заполнения
• Метод 5: с использованием numpy.repeat
• Метод 6: используя понимание списка

Метод 1: с помощью np.nan

Этот метод напрямую создает массив, указав np.nan для каждого элемента Python.

import numpy as np

nan_array = np.array([np.nan, np.nan, np.nan])
print(nan_array)

Вывод:

[nan nan nan]

Метод 2: используя numpy.full

Функция np.full заполняет весь массив указанной формы значением NaN в Python.

import numpy as np

nan_array = np.full((3, 3), np.nan)
print(nan_array)

Вывод:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

Способ 3: путем изменения существующего

Здесь мы преобразуем все элементы существующего массива в NaN, сохраняя его форму и тип в Python.

import numpy as np

existing_array = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5])
existing_array[:] = np.nan

print(existing_array)

Вывод:

[nan nan nan nan nan]

Метод 4: с использованием numpy.empty и заполнения

Мы создаем неинициализированный массив с помощью функции np.empty(), а затем полностью заполняем его значением NaN с помощью функции fill() в Python.

import numpy as np

nan_array = np.empty((3, 3))
nan_array.fill(np.nan)
print(nan_array)

Вывод:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

Метод 5: с использованием numpy.repeat

Это генерирует массив в Python, повторяя NaN указанное количество раз и изменяя его форму.

import numpy as np

nan_array = np.repeat(np.nan, 9).reshape(3, 3)
print(nan_array)

Вывод:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

Метод 6: используя понимание списка

Понимание списка создает список значений NaN в Python, а затем преобразует его в массив NumPy.

import numpy as np

nan_array = np.array([np.nan for _ in range(9)]).reshape(3, 3)
print(nan_array)

Вывод:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]