jax.numpy.nan_to_num

jax.numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

替换数组中的 NaN 和无穷大条目。

JAX 实现 numpy.nan_to_num()。

参数:

• x (ArrayLike) – 要替换值的数组。如果它没有不精确的 dtype，它将被原样返回。

• copy (bool) – JAX 未使用

• nan (ArrayLike) – 用于替换 NaN 条目的值。默认为 0.0。

• posinf (ArrayLike | None) – 用于替换正无穷大条目的值。默认为可表示的最大值。

• neginf (ArrayLike | None) – 用于替换正无穷大条目的值。默认为可表示的最小值。

返回:

对 x 进行请求的替换的副本。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.isnan(): 当数组包含 NaN 时返回 True

• jax.numpy.isposinf(): 当数组包含 +inf 时返回 True

• jax.numpy.isneginf(): 当数组包含 -inf 时返回 True

示例

>>> x = jnp.array([0, jnp.nan, 1, jnp.inf, 2, -jnp.inf])

默认替换值

>>> jnp.nan_to_num(x)
Array([ 0.0000000e+00,  0.0000000e+00,  1.0000000e+00,  3.4028235e+38,
        2.0000000e+00, -3.4028235e+38], dtype=float32)

重写 -inf 和 +inf 的替换

>>> jnp.nan_to_num(x, posinf=999, neginf=-999)
Array([   0.,    0.,    1.,  999.,    2., -999.], dtype=float32)

如果您只想替换 NaN 值而保留 inf 值不变，使用带 jax.numpy.isnan() 的 where() 是一个更好的选择

>>> jnp.where(jnp.isnan(x), 0, x)
Array([  0.,   0.,   1.,  inf,   2., -inf], dtype=float32)