np.array判断全为np.nan

可以使用`np.isnan()`函数，该函数可以判断一个numpy数组中的每个元素是否为NaN，返回一个布尔型的numpy数组，其中为NaN的元素对应位置的值为True，否则为False。然后可以使用`np.all()`函数来判断整个数组是否全为True，如果是，则说明整个数组中的元素都为NaN。

示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([np.nan, np.nan, np.nan])
if np.all(np.isnan(arr)):
    print("arr中所有元素均为NaN")
else:
    print("arr中有非NaN元素")

输出结果为：

arr中所有元素均为NaN

相关问题

取出 np.array 中非nan

要从np.array中提取非nan值，可以使用 np.isnan() 函数来判断元素是否为nan，并使用筛选条件来获取非nan元素。以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, np.nan, 2, 3, np.nan, 4, 5])

result = arr[~np.isnan(arr)]

print(result)

输出结果为：[1. 2. 3. 4. 5.]

在示例代码中，首先创建了一个包含nan的np.array。然后，使用 np.isnan() 来检查每个元素是否为nan，返回一个布尔型的np.array，其中True表示元素是nan，False表示元素不是nan。最后，通过在原始数组中使用布尔索引来筛选非nan元素，即使用“~np.isnan(arr)”作为索引。得到的 `result` 即为提取出来的非nan值数组。

值得注意的是，使用上述方法提取出的非nan值将被转换为浮点类型。如果原始数组不是浮点类型，提取出的非nan值数组也会变成浮点类型。如果需要保持原始数组的数据类型，可以通过添加适当的数据类型转换代码来实现。

np.array怎么判断相等

np.array是numpy库中用于创建数组的函数。它可以根据输入的对象创建一个数组。在判断两个np.array是否相等时，np.array使用元素级别的比较来进行判断。也就是说，对于两个数组中的每个元素，如果它们在相应的位置上相等，则认为这两个数组是相等的。

具体地说，np.array会比较数组中的每个元素，并返回一个布尔值的数组，指示对应位置的元素是否相等。如果两个数组的形状不一样，则认为它们是不相等的。如果要判断两个数组是否完全相等，可以使用np.array_equal()函数。

引用是给出了np.array函数的一些示例用法，可以看到在创建数组时可以指定数组的形状、数据类型等参数。引用和引用给出了np.array函数的定义，它们都是调用了array函数来创建数组。引用是numpy库中array函数的定义，其中可以看到array函数的参数，包括copy、order、subok和ndmin等参数。

综上所述，np.array函数是用于创建数组的函数，它通过元素级别的比较来判断两个数组是否相等。可以使用np.array_equal()函数来判断两个数组是否完全相等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>