python实战应用讲解-【numpy专题篇】实用小技巧（五）（附python示例代码）

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Python将字符串数组转换为浮点数数组的方法

使用astype将字符串数组转换为浮点数数组

使用np.fromstring将字符串数组转换为浮点数组

使用np.asarray()和类型将字符串数组转换为浮点数数组

使用np.asfarray将字符串数组转换为浮点数数组

使用Python中的NumPy，用大的有限数代替无穷大，并为复杂的输入值填充NaN

numpy.nan_to_num 方法

示例 1:

示例 2:

在Python中用0替换NaN并填充负无穷值

示例

numpy.nan_to_num 方法

示例 1:

示例 2:

使用NumPy在Python中以弧度返回复数参数的角度

示例 1:

示例 2:

返回数组元素在轴0上的累积乘积，在Python中把NaN视为1

NumPy.nancumprod 方法

示例 1 :

示例 2:

示例 3:

在Python中返回数组沿轴0的最大值或忽略任何NaN的最大值

Python中的nanmax方法

示例 1:

示例 2:

示例 3:

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Python将字符串数组转换为浮点数数组的方法

在竞争激烈的编码环境中，有时我们会得到一些其他数据类型的输入，我们需要将它们转换为其他形式，这个问题与我们有一个字符串形式的输入，我们需要将其转换为浮点数一样。让我们讨论一下将字符串数组转换为浮点数组的几种方法。

示例:

initial array: ['1.1' '1.5' '2.7' '8.9']
final array: [ 1.1 1.5 2.7 8.9]

使用astype将字符串数组转换为浮点数数组

Pandas astype()是最重要的方法之一。它用于改变一个系列的数据类型。如果一个列可以作为字符串导入，但为了进行操作，我们必须将其转换为浮点数， astype()就是用来进行这种数据类型转换的。

import numpy as np
 
# initialising array
ini_array = np.array(["1.1", "1.5", "2.7&