错误的方法
1 | import numpy as np |
运行结果如下
1 | [1.1 2.2 0. nan 3.3] |
# 正确的方法
原理1:利用 np.isnan()
原理2:利用 np.nan != np.nan
1 | import numpy as np |
输出为:
1 | [1.1 2.2 0. nan 3.3] |
差分隐私小白
1 | import numpy as np |
运行结果如下
1 | [1.1 2.2 0. nan 3.3] |
1 | import numpy as np |
输出为:
1 | [1.1 2.2 0. nan 3.3] |
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