numpy 获取非Nan的第一个数据

在NumPy库中，如果你有一个包含缺失值（NaN）的数据数组，你可以使用`np.nanargmin()`或`np.nanargmax()`函数来获取第一个非NaN元素的位置。这两个函数分别找到最小值和最大值的第一个出现位置。例如：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN的数组
arr = np.array([np.nan, 4, np.nan, 2, 8, np.nan])

# 获取第一个非NaN元素的索引
first_valid_index = np.nanargmin(arr)

print("First non-NaN value index:", first_valid_index)

同样，对于最大值：

first_valid_max_index = np.nanargmax(arr)
print("First non-NaN maximum value index:", first_valid_max_index)

请注意，如果整个数组都是NaN，它们将返回0（对于`nanargmin`) 或最后一个元素的索引（对于`nanargmax`)。