怎样判断NaN

本文介绍了两种判断NaN的有效方法:一是利用isNaN()函数并结合typeof检查确保传入参数为数字类型;二是利用NaN与自身不相等的特性进行判断。通过这两种方法可以准确地找出数值中的NaN。

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             关于怎样判断NaN的一些方法

看见了这样一个题目:找出下面当中的是NaN的位置
一些类型

那么首先肯定是要找出当中哪些是NaN,判断NaN时最重要的是先要知道NaN是数字类型,其意思是 not a number,就是不是数字的数字类型。(数字和数字类型是两个概念)

NaN与自己都不相等,这个时候就不能用‘===’来判断,那我们用全局函数isNaN(),但是这个函数存在一个问题,当函数里面是字符串的时候,就会返回true,因为isNaN()的实现原理是先用Number()把里面内容转换成数字类型,当里面的内容转出来是数字的,那么isNaN()的结果就是false,不是数字是其他的话,返回值就是true,但是Number已经把里面的东西转换成数字类型了,所以出来的只要不是数字那么都会是NaN。

为解决这个问题我们可以这样做:
1:在使用isNaN()之前先检查一下这个值是不是数字类型,这样就避免了隐式转换的问题:

 function f1(value) {

        if (typeof value==='number'&&isNaN(value)) {
           alert('这是NaN');
        }else{
            alert('这不是NaN');
        }
    }
    f1('abc'-1);

2:用自身特性,与自己不相等来判断

 function f1(value) {

        if (value!=value) {
           alert('这是NaN');
        }else{
            alert('这不是NaN');
        }
    }
    f1('abc');

由这两个方法就可以判断出上面问题中的哪些是NaN,有三个,他们分别是:’abc’-6 , ‘200px’-30 , Number(‘abc’)
注意:’abc’-6 中的减号是隐式转换为数字类型。还有一些隐式转换:

隐式转换

### 如何在 NumPy 中处理或判断 NaN 值 #### 判断数组中的 NaN 值 为了检测 `NumPy` 数组中是否存在 `NaN` (Not a Number) 值,可以使用函数 `np.isnan()` 来创建一个布尔掩码,该掩码指示哪些位置含有 `NaN`[^1]。 ```python import numpy as np arr_with_nan = np.array([1, 2, np.nan, 4]) mask_of_nan = np.isnan(arr_with_nan) print('Original array:') print(arr_with_nan) print('\nBoolean mask of where elements are NaN:') print(mask_of_nan) ``` 如果想要知道整个数组里是否有任何 `NaN` 存在,则可利用 `np.any(np.isnan(array))` 方法来快速验证这一点。 #### 处理 NaN 值的方法 对于含有的 `NaN` 数据点,常见的几种处理方式如下: - **删除包含 NaN 的行/列** 通过设置条件筛选掉那些存在缺失值的数据条目。例如,要移除所有带有 `NaN` 的行,可以用下面的方式实现: ```python cleaned_array = arr_with_nan[~np.isnan(arr_with_nan)] print("\nArray after removing rows with NaN:") print(cleaned_array) ``` - **填充特定数值代替 NaN** 有时更倾向于用某个固定数(比如均值、中位数或其他统计量)替换所有的 `NaN` 。这可以通过 `numpy.nan_to_num()` 函数完成,它会把正负无穷大转换成最大最小浮点数,并将 `NaN` 替换成零;也可以指定参数来自定义替代方案。 ```python filled_array = np.nan_to_num(arr_with_nan, nan=-999) # 使用 -999 表示原 NaN 位置 print("\nArray after replacing NaNs with specific value (-999):") print(filled_array) ``` 另外还可以考虑采用插值法填补空缺数据,在时间序列分析等领域尤为适用。
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