用NAN替换强制转换非数字numpy数组
考虑数组
x = np.array(['1', '2', 'a'])
绑定转换为float数组会引发异常
x.astype(np.float)
ValueError: could not convert string to float: a
numpy是否提供任何有效的方法将其强制转换为数字数组，并用NAN等替代非数字值？
或者，是否有一个等效于的有效numpy函数np.isnan，但是该函数还可以测试字母之类的非数字元素？
问题答案：
您可以使用以下方式将字符串数组转换为浮点数组（带有NaN）np.genfromtxt：
In [83]: np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
In [84]: np.genfromtxt(np.array(['1','2','3.14','1e-3','b','nan','inf','-inf']))
Out[84]: array([ 1. , 2. , 3.14 , 0.001, nan, nan, inf, -inf])
这是一种识别“数字”字符串的方法：
In [34]: x
Out[34]:
array(['1', '2', 'a'],
dtype='|S1')
In [35]: x.astype('unicode')
Out[35]:
array([u'1', u'2', u'a'],
dtype='<U1')
In [36]: np.char.isnumeric(x.astype('unicode'))
Out[36]: array([ True, True, False], dtype=bool)
请注意，“数字”是指仅包含数字字符的Unicode，即具有Unicode数值属性的字符。它 不 包括小数点。因此u'1.3'不被视为“数字”。
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