定义一个2880行1列的空数组，可以添加nan值

你可以使用NumPy库来创建一个2880行1列的空数组，并且使用numpy.nan函数将所有元素初始化为nan值。下面是代码示例：

import numpy as np

arr = np.empty((2880, 1))
arr[:] = np.nan

在这个示例中，我们首先使用`np.empty()`函数创建一个空的2880行1列的数组，然后使用切片操作`[:]`将所有元素赋值为nan值。

相关问题

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.]`。

借助新数组 通过indexOf方判断当前元素在数组中的索引如果与循环的下标相等则添加到新数组中，将已知数组var arr = [1,23,1,1,1,3,23,5,6,7,9,9,8,5,5,5]; 去重

好的，那我来具体讲解一下这种方法的实现步骤：

1. 定义一个新数组result用于存放去重后的元素；
2. 遍历原数组arr，判断该元素在原数组中第一次出现的下标是否等于循环的下标i，如果相等则将该元素添加到result中；
3. 遍历完整个数组后，返回去重后的数组result。

代码实现如下：

function unique(arr) {
  let result = [];
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr.indexOf(arr[i]) === i) {
      result.push(arr[i]);
    }
  }
  return result;
}

let arr = [1, 23, 1, 1, 1, 3, 23, 5, 6, 7, 9, 9, 8, 5, 5, 5];
let result = unique(arr);
console.log(result); // [1, 23, 3, 5, 6, 7, 9, 8]

需要注意的是，这种方法的时间复杂度也比较高，为O(n^2)，不适合处理大规模的数组。此外，使用indexOf()方法还有一个问题就是它无法去重NaN和{}等复杂数据类型。