Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例
代码
需要先导入pandas
arr的数据类型为一维的np.array
importpandasaspd
arr[~pd.isnull(arr)]
补充知识：pythonnumpy.mean()axis参数使用方法【sum(axis=*)是求和，mean(axis=*)是求平均值】
如下所示：
importnumpyasnp
X=np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
print(np.mean(X,axis=0,keepdims=True))
print('*'*50)
print(np.mean(X,axis=1,keepdims=True))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=0))
print('*'*50)
print(X.mean(axis=1))
[[4.5.]]
[[1.5]
[4.5]
[7.5]]
[4.5.]
[1.54.57.5]
20200221
np.mean()还可计算列表元素均值：
importnumpyasnp list1=[1,2,3,4,5] list2=[[1,2,3],[4,5,6]] print(np.mean(list1)) print(np.mean(list2))
结果：
3.0
3.5
以上这篇Python过滤掉numpy.array中非nan数据实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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