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在numpy数组中查找none和nan的索引

在numpy数组中查找None和NaN的索引可以通过以下步骤实现:

  1. 导入numpy库:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
  1. 创建一个包含None和NaN的numpy数组:
代码语言:txt
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arr = np.array([1, None, np.nan, 3, None])
  1. 使用np.isnan()函数查找NaN的索引:
代码语言:txt
复制
nan_indices = np.isnan(arr)

这将返回一个布尔类型的数组,其中True表示对应位置的元素是NaN。

  1. 使用np.where()函数获取NaN的索引:
代码语言:txt
复制
nan_indices = np.where(nan_indices)[0]

这将返回一个包含NaN的索引的一维数组。

  1. 使用np.equal()函数查找None的索引:
代码语言:txt
复制
none_indices = np.equal(arr, None)

这将返回一个布尔类型的数组,其中True表示对应位置的元素是None。

  1. 使用np.where()函数获取None的索引:
代码语言:txt
复制
none_indices = np.where(none_indices)[0]

这将返回一个包含None的索引的一维数组。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

arr = np.array([1, None, np.nan, 3, None])

nan_indices = np.isnan(arr)
nan_indices = np.where(nan_indices)[0]

none_indices = np.equal(arr, None)
none_indices = np.where(none_indices)[0]

print("NaN的索引:", nan_indices)
print("None的索引:", none_indices)

这样就可以得到包含None和NaN的索引数组。请注意,这里没有提及任何特定的腾讯云产品,因为在这个问题中与云计算品牌商无关。

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