numpy.ndarray去除nan元素
时间: 2023-04-07 07:02:46 浏览: 454
可以使用numpy.isnan()函数找到nan元素的位置,然后使用numpy.delete()函数删除这些元素。具体代码如下:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
print(a)
# 找到nan元素的位置
nan_index = np.isnan(a)
# 删除nan元素
a = np.delete(a, np.where(nan_index))
print(a)
相关问题
numpy.ndarray中添加元素
要在numpy.ndarray中添加元素,可以使用numpy.insert()函数。该函数的参数包括arr(需要添加元素的数组)、obj(指定的索引位置)、values(要插入的值)和axis(指定的轴向)。
另外,要删除numpy.ndarray中的元素,可以使用numpy.delete()函数。该函数的参数包括arr(需要删除元素的数组)、obj(指定的索引位置)和axis(指定的轴向)。
下面是一个示例代码,展示了如何在三维数组中插入和删除元素:
```
import numpy as np
# 创建一个三维数组
data_array = np.zeros((3, 5, 6), dtype=np.int)
# 在指定位置插入元素
inserted_array = np.insert(data_array, obj=(1, 2), values=[10, 20], axis=2)
# 删除指定位置的元素
deleted_array = np.delete(data_array, obj=(0, 3), axis=1)
```
在上述示例中,我们首先创建了一个形状为(3, 5, 6)的三维数组data_array。然后,使用numpy.insert()函数在指定的位置(1, 2)插入了值为10和20的元素,并指定了插入的轴向为2。接下来,使用numpy.delete()函数删除了指定位置(0, 3)的元素,并指定了删除的轴向为1。
希望这个示例能够帮助你理解如何在numpy.ndarray中添加和删除元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *4* [Numpy:数组(Ndarray)操作之元素添加、删除和修改](https://blog.csdn.net/shield911/article/details/124269761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [numpy中三维数组中加入元素后的位置详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38747818/14012773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
numpy.ndarray和np.array
numpy.ndarray和np.array都是用于表示多维数组的数据结构,但它们在使用方式和功能上有些许不同。
numpy.ndarray是NumPy库提供的一个多维数组对象。它是一个灵活的容器,可以存储具有相同数据类型的元素,并提供了对这些元素进行高效操作的方法。numpy.ndarray可以通过不同的函数进行创建,如numpy.array()、numpy.zeros()、numpy.ones()等。它具有很多强大的功能,例如索引和切片操作、数学运算、线性代数操作、统计计算等。numpy.ndarray在计算机视觉库OpenCV和机器学习库scikit-learn中被广泛使用。
而np.array是NumPy库中一个常用的函数,用于创建numpy.ndarray数组。np.array函数接受一个列表、元组或其他可迭代对象作为输入,然后返回一个新的numpy.ndarray数组。np.array函数的灵活性使得创建数组变得简单和方便。它是numpy.ndarray的一个创建方式之一,可以用于创建各种形状和维度的数组。除了np.array之外,还可以使用其他NumPy库中提供的函数来创建numpy.ndarray数组。
总结来说,numpy.ndarray是NumPy库提供的多维数组对象,而np.array是用于创建numpy.ndarray数组的一个函数。numpy.ndarray提供了丰富的功能,可以进行各种数组操作和计算,而np.array则是创建numpy.ndarray数组的常用方式之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [48_Python列表和数组与numpy.ndarray的区别和使用方法](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/121414780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]