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如何删除Numpy数组中包含非数字值的列

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要删除Numpy数组中包含非数字值的列，可以按如下步骤进行：

步骤一：导入numpy库

首先，在Python代码中导入numpy库，使用numpy库中的函数进行操作。可以使用以下代码导入numpy库：

import numpy as np

步骤二：生成包含非数字值的数组

接下来，我们需要生成一个包含非数字值的数组以进行示例演示。我们可以使用以下代码生成一个包含非数字值的数组：

array = np.array([[1, 2, np.nan], [4, 5, 6], [7, np.nan, 9], [np.inf, 10, 11]])

这个数组包含4行，每行中有3个元素，其中包含了np.nan（非数字值）、np.inf（无穷大）等值。

步骤三：查找包含非数字值的列

接下来，我们需要查找包含非数字值的列。我们可以使用numpy库中的isnan()函数来判断数组中的元素是否为非数字值，使用any()函数和argwhere()函数来查找包含非数字值的列。代码如下：

nan_cols = np.argwhere(np.any(np.isnan(array), axis=0)).flatten()
  • np.isnan(array)：返回一个与array相同形状的布尔数组，其中”True”代表包含非数字值;
  • np.any(np.isnan(array), axis=0)：按列汇总，若”True”代表该列包含非数字值;
  • np.argwhere(np.any(np.isnan(array), axis=0))：获取包含非数字值的列的索引；
  • flatten()：返回一个一维数组。

执行以上代码后，变量nan_cols中即为包含非数字值的列的索引。

步骤四：删除包含非数字值的列

最后，我们需要删除包含非数字值的列。我们可以使用numpy库中的delete()函数来删除特定的列，使用nan_cols表示所要删除的列索引。代码如下：

result = np.delete(array, nan_cols, axis=1)

以上代码会将原数组中的包含非数字值的列删除，返回相应的结果数组result。

示例说明一

现在，让我们再看一个包含非数字值的数组来进一步说明。以下代码生成一个完整包含非数字值的数组：

array = np.array([[np.nan, 2, 3, np.nan], [4, 5, np.nan, 7], [7, 8, 9, np.nan], [10, 11, np.nan, np.inf]])

先查找对应包含”np.nan”的列：

nan_cols = np.argwhere(np.any(np.isnan(array), axis=0)).flatten()

得到包含”np.nan”的列索引：

array([0, 2, 3])

最后删除：

result = np.delete(array, nan_cols, axis=1)

得到删除后的结果：

array([[2.],
       [5.],
       [8.],
       [11.]])

示例说明二

现在，我们来看另一个包含无穷大和非数字值的数组的例子。以下代码生成一个包含无穷大和非数字值的数组：

array = np.array([[1, 2, np.nan], [4, 5, 6], [7, np.nan, 9], [np.inf, 10, 11]])

先查找对应包含”np.nan”或”np.inf”的列：

invalid_cols = np.argwhere(np.any(np.logical_not(np.isfinite(array)), axis=0)).flatten()

得到包含”np.nan”或”np.inf”的列索引：

array([0, 2])

最后删除：

result = np.delete(array, invalid_cols, axis=1)

得到删除后的结果：

array([[ 2.],
       [ 5.],
       [nan],
       [10.]])

这些就是使用numpy库删除非数字值列的完整步骤和示例。

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