极客笔记Numpy如何解决“RuntimeWarning：invalid value encountered in greater”的问题
在本文中，我们将介绍Numpy中出现“RuntimeWarning: invalid value encountered in greater”的问题，并探讨如何解决这个问题。
当我们在使用Numpy的时候，有时候会出现“RuntimeWarning: invalid value encountered in greater”的错误提示。这个提示的意思是在比较两个数组元素的时候，发现其中一个数组元素的值为非数值类型，导致比较无法进行。通常情况下，这个错误提示是由于在进行数组运算的时候，数据中出现了NaN（Not a Number）的值所导致的。
在解决这个问题之前，我们需要先了解一下NaN的特性。NaN是指不是数字的数字类型，比如0/0、0*infinity等，它们出现的本意是为了标记缺失值或无法计算的值。在Numpy中，NaN的数据类型可以用np.nan来表示。
让我们来看一个简单的例子：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1 < arr2)
运行这段代码，我们会得到一个警告提示：“RuntimeWarning: invalid value encountered in less”。这是因为arr1数组中有一个元素是NaN，并且NaN与任何数字比较都会返回False，导致比较无法继续进行。同样的问题也会出现在其他比较运算符（>、<=、>=）中。
阅读更多：Numpy 教程
解决方案
有几种方法可以解决“RuntimeWarning: invalid value encountered in greater”的问题。
方法一：使用np.nan_to_num()
np.nan_to_num()是Numpy中一个非常方便的函数，可以将数组中的NaN值替换为0。让我们来看一下如何使用这个函数来解决我们的问题：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr1 = np.nan_to_num(arr1)
print(arr1 < arr2)
这次我们再次运行代码，就会发现运行完全没有问题，输出的结果也是预期的。
方法二：使用np.isnan()
np.isnan()是另一个用于判断数组中是否有NaN值的函数。我们可以使用这个函数来寻找包含NaN值的数组元素，并将其赋值为0或其它的值。
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.isnan(arr1)
arr1[mask] = 0
print(arr1 < arr2)
这个方法与第一种方法相比，更加灵活，因为我们可以将NaN值赋值为任何我们想要的数字。
方法三：使用np.ma.masked_invalid()
np.ma.masked_invalid()是Numpy中的一个函数，可以将数组中的非数值类型（NaN、inf、-inf）替换为掩码。掩码相当于是一个蒙版，将原始数组中非数值类型的元素遮盖掉，只留下数值类型的元素。这个函数的优点在于掩码与数据数组是分离的，我们既可以轻松地使用掩码对数据进行筛选、运算等操作，也可以随时删除掩码，还原数据原有的形态。
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr1 = np.ma.masked_invalid(arr1)
print(arr1 < arr2)
运行这段代码，发现再次没有出现错误提示，输出结果与预期也相一致了。
总结
在Numpy中出现“RuntimeWarning: invalid value encountered in greater”的错误提示，通常是由于数组中存在NaN值所引起的。针对这个问题，我们可以采用多种解决方案，比如使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为0，使用np.isnan()函数寻找包含NaN值的数组元素，并将其赋值为0或其它的值，还可以使用np.ma.masked_invalid()函数将数组中的非数值类型替换为掩码。无论采用哪种方法，都要根据具体的业务需求和场景来选择最合适的方式。