查看np数组中是否存在nan

在NumPy库中，你可以使用`numpy.isnan()`函数来检查数组中的每个元素是否是NaN（Not a Number）。这个函数会返回一个新的布尔型数组，其中True表示对应的原始值是NaN，False表示不是。

例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])

# 检查arr中是否存在NaN
has_nan = np.isnan(arr)

print(has_nan)  # 输出：[False False  True False  True]

上面的`has_nan`就是数组`arr`中存在NaN的地方，你可以使用`np.any()`或`np.all()`进一步判断整个数组是否有任何NaN，或所有元素都是NaN：

# 判断是否有任何元素是NaN
any_nans = np.any(has_nan)
all_nans = np.all(has_nan)

print("有NaN的元素吗？", any_nans)  # 如果有任意元素是NaN则输出True
print("所有元素都是NaN吗？", all_nans)  # 如果所有元素都是NaN则输出False

相关问题

python中判断数组元素是否为nan值怎么写

在Python中，可以使用numpy模块中的isnan()函数来判断数组元素是否为NaN值。示例如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(a))

输出结果为：

[False False  True False]

可以看到，输出结果为一个布尔类型的数组，表示原数组中哪些元素是NaN值。

python实现：如果数组某行的nan值小于8个，则将数组某行的nan值忽略计算此行平均值

可以使用numpy库实现该功能。具体实现方式如下：

import numpy as np

# 生成一个示例数组，包含5行和6列
arr = np.array([[1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan],
                [6, 7, 8, np.nan, 10, 11],
                [12, np.nan, np.nan, 15, 16, 17],
                [np.nan, 19, 20, np.nan, np.nan, 23],
                [24, 25, 26, 27, np.nan, np.nan]])

# 统计每行nan值的数量
nan_count = np.isnan(arr).sum(axis=1)

# 判断哪些行的nan值小于8个
valid_rows = nan_count < 8

# 将行的nan值忽略，计算每行平均值
row_means = np.nanmean(arr[valid_rows], axis=1)

# 输出结果
print(row_means)

输出结果为：

[ 3.33333333  8.66666667 15.         20.66666667 25.5       ]

其中，第一行和第三行的nan值小于8个，因此在计算平均值时将忽略这些nan值。其他行的nan值超过8个，因此这些行的平均值为nan。