如何在 Python 的 NumPy 中去除 NaN 值？

在 NumPy 中，可以使用 `numpy.isnan()` 函数来判断数组中的元素是否为 NaN。要去除数组中的 NaN 值，可以使用 `numpy.isnan()` 结果的布尔索引来筛选数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

# 判断数组中的元素是否为 NaN
mask = np.isnan(arr)

# 使用布尔索引筛选出非 NaN 值
new_arr = arr[~mask]

print(new_arr)

输出结果：

[1. 2. 4. 6.]

在上面的代码中，首先使用 `numpy.isnan()` 函数判断数组 `arr` 中的元素是否为 NaN，并将结果保存在 `mask` 中。然后，使用布尔索引 `~mask` 来筛选出非 NaN 值，将其保存在 `new_arr` 中。最后，打印输出 `new_arr`。

这样就可以在 NumPy 中去除数组中的 NaN 值了。