Question

我正在尝试将NaN值插入到numpy数组的特定索引中。我一直收到这个错误：

TypeError：根据规则'safe'

，无法将数组数据从dtype（'float64'）转换为dtype（'int64'）

使用以下代码尝试执行此操作时。

x = np.array(range(1,11))
x = np.insert(x, 5, np.nan, axis=0)

但是，我可以将NaN值附加到数组的末尾，没有任何问题。

x = np.array(range(1,11))
x = np.append(x, np.nan)

为什么会这样，我如何在数组中插入NaN值？

Answer 1

使用x=np.array(range(1,11))时，dtype默认为int64，这会阻止您插入浮点数。

最简单的方法是强制dtype直接浮动：

x = np.array(range(1, 11), dtype=float)

使用np.insert，您只能使用初始数组的dtype（在引擎盖下创建的临时数组使用输入的dtype。

但是，对于np.append，您实际上正在使用np.concatenate，这会创建一个包含其输入“最大”dtype的数组：在您的示例中，x然后被投射到float。

请注意，您只需使用np.arange功能：

x = np.arange(1, 11, dtype=float)