为什么numpy阵列的max和min是nan？
提问于 2020-07-12 11:31:39
是什么原因，为什么我的numpy数组的最大和最小值是nan？我检查了我的数组：
for i in range(data[0]):
if data[i] == numpy.nan:
print("nan") 我的数据里没有南。我的搜索错了吗？如果不是:麦克斯和敏成为南的原因是什么？
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-12 11:41:55
给你：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, 4])
print(f'a.max() = {a.max()}')
print(f'np.nanmax(a) = {np.nanmax(a)}')
print(f'a.min() = {a.min()}')
print(f'np.nanmin(a) = {np.nanmin(a)}')输出：
a.max() = nan
np.nanmax(a) = 4.0
a.min() = nan
np.nanmin(a) = 1.0Stack Overflow用户
发布于 2020-07-12 12:24:21
Balaji精确地展示了如何找到min / max，即使源数组包含NaN，在这个问题上也没有什么可添加的。
但是，您的代码示例还包含值得指出的其他缺陷。
- 您的循环包含
for i in range(data[0]):。您可能希望为数据的每个元素执行这个循环，但是您的循环将被执行的次数与数据的初始元素的值一样多。 变体：
- If it is e.g. _1_, it will be executed only once.
- If it is _0_ or negative, it will not be executed at all.
- If it is >= than the size of _data_, _IndexError_ exception will be raised.
- If your array contains at least 1 _NaN_, then the whole array is of _float_ type (_NaN_ is a special case of _float_) and you get _TypeError_ exception: _'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer_.Remedium (可能的变体之一)：这个循环应该从for elem in data:开始，内部的代码应该使用elem作为当前的数据元素。
- 下一行包含
if data[i] == numpy.nan:。即使您将其更正为if elem == np.nan:，if块中的代码也不会执行。原因是，根据定义，np.nan是而不是等于任何其他值，即使这个其他值是另一个np.nan。 Remedium:改为if np.isnan(elem)：(Balaji在他的评论how to Change 中写道，我添加了为什么是)。
最后:如何快速检查数组中的_NaN_s：
- 要获得详细列表，每个元素是否为NaN，运行
np.isnan(data)，您将得到一个bool数组。 - 要获得单个答案，无论数据是否包含至少一个NaN，无论在何处，运行
np.isnan(data).any()。
这段代码更短，运行速度也更快。
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-12 12:31:32
原因是np.nan == x总是假的，即使x是np.nan。这与NaN在维基百科中的定义是一致的。
检查你自己：
In [4]: import numpy as np
In [5]: np.nan == np.nan
Out[5]: False如果要检查数字x是否为np.nan，则必须使用
np.isnan(x)如果您想要获得最大/分钟的np.array和nan，请使用np.nanmax()/ np.nanmin()
minval = np.nanmin(data)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62865647
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