numpy.nan_to_num() en Python

numpy.nan_to_num()La función se usa cuando queremos reemplazar nan (No es un número) con cero e inf con números finitos en una array. Devuelve infinito (positivo) con un número muy grande e infinito negativo con un número muy pequeño (o negativo).

Sintaxis: numpy.nan_to_num(arr, copy=True)

Parámetros:
arr: [array_like] Datos de entrada.
copy: [bool, opcional] Ya sea para crear una copia de arr (Verdadero) o para reemplazar los valores en el lugar (Falso). La operación en el lugar solo ocurre si la conversión a una array no requiere una copia. El valor predeterminado es Verdadero.

Devuelve: [ndarray] Nueva array con la misma forma que arr y dtype del elemento en arr con la mayor precisión. Si arr es inexacto, NaN se reemplaza por cero e infinito (-infinito) se reemplaza por el valor de coma flotante más grande (más pequeño o más negativo) que cabe en el tipo de salida. Si arr no es inexacto, se devuelve una copia de arr.

Código #1: Trabajando

# Python program explaining
# numpy.nan_to_num() function
  
import numpy as geek
in_num = geek.nan
  
print ("Input  number : ", in_num)
    
out_num = geek.nan_to_num(in_num) 
print ("output  number : ", out_num) 

Producción :

Input  number :  nan
output  number :  0.0

 
Código #2:

# Python program explaining
# numpy.nan_to_num function
  
import numpy as geek
  
in_arr = geek.array([[2, geek.inf, 2], [2, 2, geek.nan]])
   
print ("Input array : ", in_arr) 
    
out_arr = geek.nan_to_num(in_arr) 
print ("output array: ", out_arr) 

Producción :

Input array :  [[  2.  inf   2.]
 [  2.   2.  nan]]
output array:  [[  2.00000000e+000   1.79769313e+308   2.00000000e+000]
 [  2.00000000e+000   2.00000000e+000   0.00000000e+000]]

 
Código #3:

# Python program explaining
# numpy.nan_to_num function
  
import numpy as geek
  
in_arr = geek.array([[2, 2, 2], [2, 2, 6]])
   
print ("Input array : ", in_arr) 
    
out_arr = geek.nan_to_num(in_arr) 
print ("Output array: ", out_arr) 

Producción :

Input array :  Input array :  [[2 2 2]
 [2 2 6]]
Output array:  [[2 2 2]
 [2 2 6]]