numpy整数nan

numpy整数nan

不，至少在当前版本的NumPy中不能。A

nan

是 仅对 float数组的特殊值。

有人在谈论引入一个特殊的位，该位将允许非浮点数组存储实际上与a相对应的内容

nan

，但到目前为止（2012/10），这仅仅是个话题。

同时，您可能需要考虑使用该

numpy.ma

程序包：您可以使用特殊

numpy.ma.masked

值表示无效值，而不是选择像-99999这样的无效整数。

a = np.ma.array([1,2,3,4,5], dtype=int)a[1] = np.ma.maskedmasked_array(data = [1 -- 3 4 5],  mask = [False  True False False False],       fill_value = 999999)