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以下是关于“Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例”的完整攻略。

背景

在 Python 中，NumPy一个常用的科学计算库，提供了多种方便的函数和工具。在 NumPy 中，nan 表示“不是一个数字”，通常用于表示缺失值或无效值。在某些情况下，我们可能需要过滤掉 NumPy 数组中的非 nan 数据。本攻略将详细介绍如何实现过滤掉 NumPy 数组中的非 nan 数据。

过滤掉 NumPy 数组中的非 nan 数据的实现示例

示例1：过滤掉一维数组中的非 nan 数据

以下是过滤掉一维数组中的非 nan 数据的示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
a_filtered = a[~np.isnan(a)]

print(a_filtered)

在上面的示例代码中，我们首先使用 .array 函数创建了一个一维数组 a，其中包含了一些 nan 数据。然后，我们使用 ~np.isnan(a) 过滤掉了 a 中的非 nan 数据，并将其赋值给变量 a_filtered。最后，我们使用 print 函数打印出 a_filtered 的值。

示例2：过滤掉二维数组中的非 nan 数据

以下是过滤掉二维数组中的非 nan 数据的示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])
a_filtered = a[~np.isnan(a)]

print(a_filtered)

在上面的示例代码中，我们首先使用 numpy.array 函数创建了一个二维数组 a，其中包含了一些 nan 数据。然后，我们使用 ~np.isnan(a) 过滤掉了 a 中的非 nan 数据，并将其赋值给变量 a_filtered。最后，我们使用 print 函数打印出 a_filtered 的值。

结论

综上所述，“Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例”的整个攻略详细介绍了如何过滤掉 NumPy 数组中的非 nan 数据，并提供了两个示例。在实际应用中，可以根据需要使用 ~np.isnan(a) 过滤掉 NumPy 数组中的非 nan 数据。