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如何重塑numpy数组以移除具有nan的所有元素?
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<p>我在python中有一个numpy数组,其结构如下:</p> <pre><code>array([[NaN, NaN, NaN], [a, b, NaN], [c, d, e], [NaN, NaN, f]) </code></pre> <p>每列具有相同数量的非NaN值,但它们在不同的行开始和结束。我希望最终得到一个结构如下的数组:</p> <pre><code>array([a, b, e], [c, d, f]) </code></pre> <p>(也就是说,移除所有的nan,修改数组的形状以适应数据点的数量。)但是,我不知道如何有效地做到这一点。你知道吗</p> <p>我试过使用:</p> <pre><code>x = x[~numpy.isnan(x)] </code></pre> <p>以及</p> <pre><code>x = x[numpy.logical_not(numpy.isnan(x))] </code></pre> <p>但这两个都将阵列夷为平地。你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>假设要保留的是列数:</p> <pre><code>num_cols = x.shape[1] x_trimmed = x[~numpy.isnan(x)].reshape(-1, num_cols) </code></pre> <p>你不需要变换数组。你知道吗</p>
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