判断numpy数组是否有nan

可以使用numpy的isnan()函数来判断一个numpy数组是否包含NaN值。该函数返回一个与原数组形状相同的布尔类型数组，其中的元素为True表示对应位置上的元素是NaN，为False表示不是NaN。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

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

has_nan = np.isnan(arr)

print(has_nan)

输出结果为：

[False False  True False False]

可以看到，第三个元素为True，表示该位置上的元素是NaN。

相关问题

判断numpy数组不为空

在NumPy中，判断数组是否为空通常检查的是数组的形状（size或shape属性），因为一个空数组是维度为0的。你可以使用`np.size()` 或 `np.shape()` 函数获取数组的大小，然后判断其是否等于零来确定数组是否为空。如果所有元素都是None，则可以使用`~np.any(np.isnan(array))` 来检测，因为NaNs会被视为False。

以下是几种常见的方法：

1. 使用`np.size() == 0`:

arr = np.array([])
if np.size(arr) == 0:
    print("Array is empty")
else:
    print("Array is not empty")

2. 使用`np.shape()` 和比较：

arr = np.array([])
if arr.shape == (0,):
    print("Array is empty")
else:
    print("Array is not empty")

3. 检查是否有None值：

arr = np.array([None])
if ~np.any(np.isnan(arr)):
    print("Array is empty")
else:
    print("Array is not empty")

如何判断numpy数组的维数？

可以使用 numpy 库中的 "ndarray" 对象的 "ndim" 属性来判断 numpy 数组的维数。

例如：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a.ndim)

输出结果为：

1

代表该数组是一维的。