如何从 NumPy 数组中删除 NaN（非数字）值？

从 NumPy 数组中删除 NaN 值

NumPy 数组通常包含表示为 NaN（非数字）的缺失或无效数据。删除这些值对于数据操作或分析至关重要。以下是如何使用 NumPy 完成此操作：

使用 Numpy.isnan 和数组索引

从数组 x 中删除 NaN 值：

<code class="python">x = x[~numpy.isnan(x)]</code>

说明：

1. numpy.isnan(x)：此函数创建一个逻辑数组，其中 True 表示 x 中的 NaN 值。
2. 逻辑非运算符 (~)：波形符 (~) 翻转 True/False 值，生成一个对于非 NaN 值为 True 的数组。
3. 数组索引使用结果数组：使用此逻辑数组来索引 x，我们检索与 True 值相对应的元素，从而有效地删除 NaN 值。

示例：

<code class="python">array = [1, 2, NaN, 4, NaN, 8]

# Remove NaN values
array_cleaned = array[~numpy.isnan(array)]

print(array_cleaned)  # Output: [1, 2, 4, 8]</code>

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