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如何删除Numpy数组中包含非数字值的列

  • Post category:Python

下面是详细的攻略：

1. 检查和定位包含非数字值的列

首先，我们需要使用Numpy中的isnan()函数检查数组中哪些位置的数值是非数字（NaN），并将其转化为一个布尔型的掩码数组。代码示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, np.nan],
                [4, 5, 6, 7],
                [8, 9, np.nan, 10],
                [11, 12, 13, 14]])

mask = np.isnan(arr)
print(mask)

输出结果为：

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

可以看到，掩码数组中，值为True的表示对应的位置是非数字。

然后，我们可以使用掩码数组的any()方法获取包含非数字值的列的索引。示例代码如下：

non_num_cols = np.any(mask, axis=0)

print(non_num_cols)

输出结果为：

[False False  True  True]

表示第3列和第4列包含非数字值。

2. 删除包含非数字值的列

有了包含非数字值列的索引，我们就可以使用Numpy中的delete()函数将其从数组中删除。示例代码如下：

new_arr = np.delete(arr, np.where(non_num_cols)[0], axis=1)

print(new_arr)

输出结果为：

[[ 1.  2.]
 [ 4.  5.]
 [ 8.  9.]
 [11. 12.]]

可以看到，原数组中的第3列和第4列已经被删除了。

完整代码示例

下面是完整的代码示例，包括检查和删除非数字值列的过程：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, np.nan],
                [4, 5, 6, 7],
                [8, 9, np.nan, 10],
                [11, 12, 13, 14]])

mask = np.isnan(arr)
non_num_cols = np.any(mask, axis=0)

new_arr = np.delete(arr, np.where(non_num_cols)[0], axis=1)

print(new_arr)

输出结果为：

[[ 1.  2.]
 [ 4.  5.]
 [ 8.  9.]
 [11. 12.]]

另外，如果数组中有多个非数字值，可以使用np.count_nonzero(mask)函数来获取数组中非数字值的个数。

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