做到以上几点:

x = x[~numpy.isnan(x)]

or

x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))]

我发现重置到相同的变量(x)并没有删除实际的nan值，必须使用不同的变量。将其设置为不同的变量删除了nan。 如。

y = x[~numpy.isnan(x)]

简单地填充

 x = numpy.array([
 [0.99929941, 0.84724713, -0.1500044],
 [-0.79709026, numpy.NaN, -0.4406645],
 [-0.3599013, -0.63565744, -0.70251352]])

x[numpy.isnan(x)] = .555

print(x)

# [[ 0.99929941  0.84724713 -0.1500044 ]
#  [-0.79709026  0.555      -0.4406645 ]
#  [-0.3599013  -0.63565744 -0.70251352]]

最简单的方法是:

numpy.nan_to_num(x)

文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nan_to_num.html

正如其他人所示

x[~numpy.isnan(x)]

的工作原理。但是如果numpy dtype不是原生数据类型(例如，如果它是object)，它将抛出一个错误。在这种情况下，你可以用熊猫。

x[~pandas.isna(x)] or x[~pandas.isnull(x)]

filter(lambda v: v==v, x)

既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN

做到以上几点:

x = x[~numpy.isnan(x)]

or

x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))]

我发现重置到相同的变量(x)并没有删除实际的nan值，必须使用不同的变量。将其设置为不同的变量删除了nan。 如。

y = x[~numpy.isnan(x)]