如何从给定的 NumPy 数组中移除 NaN 值？
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在本文中，我们将学习如何从给定的数组中移除 Nan 值。man 值是那些没有与之关联的特定值的值，或者它们不同于要在声明的数组中使用的值的类型。
基本上有两种方法以相同的方式工作，只是语法略有不同。要么我们可以使用 NumPy 中指定的函数，要么我们可以使用运算符，基本工作将是相同的。
方法#1 : 使用numpy . logic _ not()和 numpy.nan()函数
numpy.isnan() 将给出值为 nan 的所有索引的真实索引，当与 numpy.logical _ not()函数组合时，布尔值将反转。所以，最后，我们得到了所有非 nan 元素的索引。从索引中，我们可以过滤掉不是 nan 的值，并将其保存在另一个数组中。
Python 3
import numpy
# create a 1D array
a = numpy.array([5, 2, 8, 9, 3, numpy.nan,
2, 6, 1, numpy.nan])
# remove nan values using numpy.isnan()
# and numpy.logical_not
b = a[numpy.logical_not(numpy.isnan(a))]
# print the results
print("original 1D array ->", a)
print("1D array after removing nan values ->", b)
print()
# create a 2D array
c = numpy.array([[6, 2, numpy.nan], [2, 6, 1],
[numpy.nan, 1, numpy.nan]])
# remove nan values using numpy.isnan()
# and numpy.logical_not
d = c[numpy.logical_not(numpy.isnan(c))]
# print the results
print("Original 2D array ->")
print(c)
print("2D array converted to 1D after removing nan values ", d)
输出:
注:无论数组是什么维度，都会被展平成 1D 数组
方法 2 : 将~运算符代替 numpy.logical _ not()与 numpy.isnan()函数相结合。这将与上面的工作方式相同，它将把任意维数组转换成 1D 数组。
例如，在下面的代码中，只显示了 2D 数组。
Python 3
import numpy
# create a 2D array
c = numpy.array([[12, 5, numpy.nan, 7],
[2, 61, 1, numpy.nan],
[numpy.nan, 1,
numpy.nan, 5]])
# remove nan values using numpy.isnan()
# and numpy.logical_not
d = c[~(numpy.isnan(c))]
# print the results
print("Original 2D array ")
print(c)
print()
print("2D array converted to 1D after removing nan values ")
print(d)
输出:
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