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移除NumPy数组中的NaN值是数据分析和处理中一个非常基础的操作，以下为一个完整的攻略：

1. 检查数据中的NaN值

在进行移除操作之前，首先需要检查数据中是否确实存在NaN值。可以通过numpy.isnan()函数进行判断，该函数接受一个NumPy数组作为参数，返回一个布尔类型的数组，表示原数组中是否存在NaN值。

示例：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的NumPy数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 检查数组中是否存在NaN值
print(np.isnan(a))
# 输出: [False False  True False False]

2. 移除NaN值

2.1 删除包含NaN值的行或列

如果数据集中存在包含NaN值的行或列，可以直接删除这些行或列。可以使用numpy.isnan()函数筛选出包含NaN值的行或列，然后通过NumPy数组的下标索引方式进行删除。

示例：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的2D数组
a = np.array([[1, 2, np.nan],
              [4, np.nan, 6],
              [7, 8, 9]])

# 删除包含NaN值的行
a = a[~np.isnan(a).any(axis=1)]

# 输出结果
print(a)
# [[7. 8. 9.]]

# 删除包含NaN值的列
a = a[:, ~np.isnan(a).any(axis=0)]

# 输出结果
print(a)
# [[7.]]

2.2 替换NaN值为其他值

如果数据集中存在NaN值，可以选择将其替换为其他的值，例如平均值、中位数等。可以使用numpy.nanmean()函数计算平均值，numpy.nanmedian()函数计算中位数，然后使用numpy.nan_to_num()函数将NaN值替换为指定的值。

示例：

import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的1D数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 计算数组的平均值和中位数
mean = np.nanmean(a)
median = np.nanmedian(a)

# 将NaN值替换为平均值
a = np.nan_to_num(a, nan=mean)

# 输出结果
print(a)
# [1. 2. 3. 4. 5.]

以上就是从一个给定的NumPy数组中移除NaN值的完整攻略。