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

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)]

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

既适用于列表和numpy数组 因为v !=v仅用于NaN

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

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。