Python中如何将数组X中非NaN的所有元素替换为10.0？

当然有一步到位的实现方式，这里提供两种常用的简洁写法：

方法1：使用np.where()生成新数组 #

np.where()可以根据条件直接返回替换后的新数组，一步完成判断和赋值：

import numpy as np
from numpy import nan

X = np.array([[3.25774286e+02, 3.22008654e+02, nan, 1.85356823e+02,
        1.85356823e+02, 3.22008654e+02, nan, 3.22008654e+02]])

# 一步替换：NaN保留，非NaN替换为10.0
X = np.where(np.isnan(X), X, 10.0)
print(X)

执行后输出：

[[10. 10. nan 10. 10. 10. nan 10.]]

方法2：布尔索引原地修改数组 #

如果不需要生成新数组，想直接修改原数组，用布尔索引一步搞定：

import numpy as np
from numpy import nan

X = np.array([[3.25774286e+02, 3.22008654e+02, nan, 1.85356823e+02,
        1.85356823e+02, 3.22008654e+02, nan, 3.22008654e+02]])

# 选中所有非NaN的位置，直接赋值为10.0
X[~np.isnan(X)] = 10.0
print(X)

输出结果和上面完全一致。

两种方法都属于一步操作，前者返回新数组，后者原地修改原数组，可根据实际需求选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wiz123