python给矩阵赋值_Python数组赋值

您可以使用

b=numpy.copy(a)然后是b[numpy.isnan(b)]=1

In [45]: a[:] = numpy.NaN

In [46]: b=numpy.copy(a)

In [47]: b[numpy.isnan(b)]=1

In [48]: a

Out[48]:

array([[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan]])

In [49]: b

Out[49]:

array([[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.]])使用b =a[:]将不适用于您的示例，如果更改任一数组，值将更改。

In [102]: import numpy

In [103]: a = numpy.empty((3,3,))

In [104]: a[:] = numpy.NaN

In [105]: a

Out[105]:

array([[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan]])

In [106]: b=a[:]

In [107]: b

Out[107]:

array([[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan]])

In [108]: b[numpy.isnan(b)]=1

In [109]: a

Out[109]:

array([[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.]])

In [110]: b

Out[110]:

array([[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.],

[ 1., 1., 1.]])

In [111]: a[:] = numpy.NaN

In [112]: a

Out[112]:

array([[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan]])

In [113]: b

Out[113]:

array([[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan],

[ nan, nan, nan]])

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