我有5个100乘100的二维array数组，每个数组中都有随机几个格点数值为nan，如果我对5个数组各个格点值求平均，又不想收到nan值的影响，该如何做

您可以使用numpy库中的nanmean函数对5个数组进行平均值计算，该函数会忽略nan值的影响。具体操作：

import numpy as np

# 生成5个100x100的数组
arr1 = np.random.rand(100, 100)
arr2 = np.random.rand(100, 100)
arr3 = np.random.rand(100, 100)
arr4 = np.random.rand(100, 100)
arr5 = np.random.rand(100, 100)

# 在每个数组中随机生成nan值
arr1[10, 20] = np.nan
arr2[50, 60] = np.nan
arr3[30, 40] = np.nan
arr4[70, 80] = np.nan
arr5[90, 10] = np.nan

# 对数组进行平均值计算
mean_arr = np.nanmean(np.array([arr1, arr2, arr3, arr4, arr5]), axis=0)

上述代码中，通过numpy库的rand函数生成5个100x100的数组，然后在每个数组中随机生成了若干个nan值。最后使用np.nanmean函数计算这5个数组的平均值，求解结果为一个100x100的数组，该数组的值是5个数组在对应位置上的平均值，同时忽略了nan值的影响。

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import numpy as np

# 假设获取的u和v风速数据已经存储为两个二维数组u_arr和v_arr

# 计算全风速
wind_speed = np.sqrt(u_arr**2 + v_arr**2)

# 将结果存储为新的二维数组
wind_speed_array = np.array(wind_speed)

以上是一个简单的示例代码，具体实现需要根据数据的具体格式和需求进行调整。