python如何去掉数组中为None的值

在Python中，可以使用列表推导式的方式来去掉列表或数组中的None值。以下是示例代码：

original_list = [1, 2, None, 4, None, 5]

# 使用列表推导式过滤None值
new_list = [item for item in original_list if item is not None]

print(new_list)  # [1, 2, 4, 5]

这个例子中，我们首先定义了一个包含None值的原始列表`original_list`。然后，我们使用列表推导式`[item for item in original_list if item is not None]`，遍历原始列表中的每个元素，如果元素不是None，则添加到新的列表中。最后，我们输出新的列表，其中已经去掉了None值，结果为`[1, 2, 4, 5]`。

如果你想要修改一个NumPy数组来去掉None值，可以使用NumPy库中的`numpy.ndarray`对象的`numpy.isnan()`方法。以下是示例代码：

import numpy as np

original_array = np.array([1, 2, None, 4, None, 5])

# 使用numpy.isnan()方法过滤None值
new_array = original_array[~np.isnan(original_array)]

print(new_array)  # [1. 2. 4. 5.]

这个例子中，我们首先定义了一个包含None值的NumPy数组`original_array`。然后，我们使用`numpy.isnan()`方法，将返回一个布尔数组，其中为True的位置表示对应的元素是NaN或None值。接着，我们使用`~`符号取反布尔数组，将True变为False，False变为True，用于过滤掉原始数组中的None值。最后，我们输出新的数组，其中已经去掉了None值，结果为`[1. 2. 4. 5.]`。