在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。

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numpy.nan_to_num(x):
使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素

使用范例：

>>>import numpy as np
>>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\
...        [-np.nan,-np.inf]])
>>> a
array([[ nan,  inf],
    [ nan, -inf]])
>>> np.nan_to_num(a)
array([[ 0.00000000e+000, 1.79769313e+308],
    [ 0.00000000e+000, -1.79769313e+308]])

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当前文章：Python快速转换numpy数组中Nan和Inf的方法实例说明-创新互联
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