如何用 Numba 中的多维数组中的数字替换 nans？

Question

在普通的 python 中，在 numpy 数组中用数字就地替换 nans 是微不足道的。但是，在 Numba

中执行相同操作时以下操作失败

@jit(nopython=True)
def dostuff():
    x = np.array([[1,np.nan,3]]);
    np.nan_to_num(x,copy=False);
dostuff()

如何在 Numba 可编译函数中就地用零替换 numpy 数组中的 nans？对于一维，可以做到 x[np.isnan(x)]=0 但对于更高的维度，这也失败了。

Answer 1

For one-dimensional one can do x[np.isnan(x)]=0 but for higher dimensions this fails as well.

有线索:)

import numpy as np
from numba import jit

@jit(nopython=True)
def dostuff(x):
    shape = x.shape
    x = x.ravel()
    x[np.isnan(x)] = 0
    x = x.reshape(shape)
    return x

a = np.array([[1,np.nan,3], [np.nan, 2, 6]])
dostuff(a)
print(a)

输出：

[[1. 0. 3.]
 [0. 2. 6.]]

如何用 Numba 中的多维数组中的数字替换 nans？

how to replace nans by numbers in a multidimensional array in Numba?

numpy

nan

numba