使用 np.nan 替换数组的所有元素时出现问题

Question

这是一个一维数组：

a = np.array([1, 2, 3])

我正在尝试用 np.nan 替换所有元素。当然，我会尝试：

a[:] = np.nan

最终返回：

array([-9223372036854775808, -9223372036854775808, -9223372036854775808])

所以问题很简单：为什么它不起作用。

P.S。目前我正在使用

a = np.array([np.nan for a_i in a])

实现我想做的事情。

Answer 1

正在使用 dtype='int64' 创建您的数组。如果您将数组创建为浮点数组，它将起作用。

a = np.array([1, 2, 3], dtype=float)
a[:] = np.nan
print(a)

会给

[nan nan nan]

或者，您可以使用初始列表中的至少一个浮点数创建数组（但最好是明确的）

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

给予

[nan nan nan]

An issue with np.nan when using it to replace all elements of an array