Numpy对于NaN值的判断方法

以下是Numpy对于NaN值的判断方法的攻略：

在Numpy中，可以使用isnan()函数来判断数组中是否存在NaN值。以下是一些实现方法：

可以使用isnan()函数来判断一维数组中是否存在NaN值。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
b = np.isnan(a)

print(a)
print(b)

输出：

[ 1.  2. nan  4.  5.]
[False False  True False False]

在这个示例中，我们使用isnan()函数判断一维数组a中是否存在NaN值，并将结果赋值给变量b。

可以使用isnan()函数来判断二维数组中是否存在NaN值。以下是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, np.nan], [5, 6]])
b = np.isnan(a)

print(a)
print(b)

输出：

[[ 1.  2.]
 [ 3. nan]
 [ 5.  6.]]

[[False False]
 [False  True]
 [False False]]

在这个示例中，我们使用isnan()函数判断二维数组a中是否存在NaN值，并将结果赋值给变量b。

总结

这就是Numpy对于NaN值的判断方法的攻略。可以使用isnan()函数来判断数组中是否存在NaN值。希望这篇文章能够帮助您更好地理解Numpy对于NaN值的判断方法。

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