使用实例删除NumPy数组x中的NaN值。

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

解释

内部函数numpy。isnan返回一个布尔/逻辑数组，当x不是数字时，该数组的值为True。因为我们想要相反的结果，所以我们使用非逻辑操作符~来获得一个数组，在x为有效数字的任何地方都是true。

最后，我们使用这个逻辑数组对原始数组x进行索引，以便只检索非nan值。

@jmetz的答案可能是大多数人需要的;然而，它会产生一个一维数组，例如，使其无法用于删除矩阵中的整行或整列。

为此，应该将逻辑数组缩减为一维，然后对目标数组进行索引。例如，下面将删除至少有一个NaN值的行:

x = x[~numpy.isnan(x).any(axis=1)]

点击这里查看更多细节。

试试这个:

import math
print [value for value in x if not math.isnan(value)]

要了解更多，请阅读列表推导式。

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]]

使用实例删除NumPy数组x中的NaN值。

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

解释

内部函数numpy。isnan返回一个布尔/逻辑数组，当x不是数字时，该数组的值为True。因为我们想要相反的结果，所以我们使用非逻辑操作符~来获得一个数组，在x为有效数字的任何地方都是true。

最后，我们使用这个逻辑数组对原始数组x进行索引，以便只检索非nan值。

如果你使用numpy

# first get the indices where the values are finite
ii = np.isfinite(x)

# second get the values
x = x[ii]